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从自动售货机的发展趋势来看，它的出现是由于劳动密集型的产业构造向技术密集型社会转变的产物。大量生产、大量消费以及消费模式和销售环境的变化，要求出现新的流通渠道；而相对的超市、百货购物中心等新的流通渠道的产生，人工费用也不断上升；再加上场地的局限性以及购物的便利性等这些因素的制约，无人自动售货机作为一种的机器便应运而生了。
目前，自动售货机中商品的释放采用的是复杂的齿轮传动和/机械臂推杆传动，将商品从商品托盘上推出，然后商品滚落到取货口，以实现自动售货，该自动售货机的传动结构复杂，容易出故障，且在出现机械或电气故障后，维护修理麻烦。
另外，现有自动售货机的商品架一般为固定式，在配货时操作人员需一个个的将商品配送到商品架的商品托盘上，配货效率低且操作比较麻烦。
智能售货机大的特点，是开门式购物，消费者只需扫码（或刷脸）打开门，柜内的所有商品，消费者可以随意挑选1件或多件，然后关门即可自动结算。
这种颠覆式的购物体验，主要依赖于几个关键技术的发展。
信用支付体系的建立
因为是先拿货，后付款的逻辑，所以怎样运营商能收到钱是关键。
当前智能售货机主要使用的是和支付宝的信用支付功能，当消费者次扫码购物时，需要开通小额免密扣款功能，这样在购物关门后，系统才能自动扣款，保障商家利益。后来为了降低坏账率，和支付宝也相继推出了信用分方案，进一步降低了运营商经营的风险。
动态视觉识别方案是在RFID及静态图像识别方案上发展而来，是目前市面上智能售货机使用的比较完善的识别方案了，克服了前两种识别方案很多局限之处。如：
① 同样支持多品类商品上架，但是动态视觉方案不再需要标签，运营成本会低很多，而且动态视觉方案柜机成本也比较低；
② 同样是AI视觉算法，动态视觉方案比静态视觉方案也方便操作很多，新品学习免费，且运营商可以自主学习，而且学习周期短可以缩短至1天。
③ 商品陈列自由度比较高，可以堆叠，充分利用空间，商品满载数比RFID方案及静态方案高出20%-30%。
不过，由于动态视觉系统对接的是视频流，这对服务器造成的压力较大，占用的系统资源也较多，所以订单识别速度相对较慢。
顾名思义，混合识别算法是指一台智能售货机使用了2种或以上识别方案的柜机。当前市场上以动态识别方案+重力感应识别方案为主。
当用户购物时，机器会采集用户所拿商品的重力数据和购物视频数据，同时将这两种数据上传云端系统，通过复合算法模型进行计算，然后综合判断出用户拿了什么东西，从而推出订单。
相比动态识别方案，这种混合识别方案的识别准确率会高一些，但是不足之处也是有的，比如机器成本比较高；硬件结构较复杂，导致出现故障的可能性也加大；还有机器操作的流程也复杂一点，降低了运营效率等。
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