智能货柜问世后，给购物体验带来了新鲜感。它运用了视觉识别等人工智能技术，提升了商品在实体店中的即时可得性，这一点颇具研究价值。
技术概述
智能货柜运用了AI技术，视觉识别技术在其中扮演了关键角色。这项技术能够识别商品，从而实现快速结账等便捷服务。比如，在部分大型商场的智能货柜，顾客把商品放进去后，摄像头能迅速完成识别。至于RFID技术，它分为超高频和普通高频两种，虽然不受SKU和摆放的限制，但相应地增加了人力和商品的成本。
智能货柜技术尚在进步中，其识别准确度并非完美无缺。在具体应用过程中，不少商场的智能货柜有时会遇到识别失误的问题。
发展瓶颈
2018至2019年间，智能货柜行业经历了快速的发展。目前，市场上的技术服务商声称识别准确率已超过99%，然而，这项技术仍未完全成熟。技术瓶颈问题长期存在。以最新推出的智能货柜为例，在试运营阶段，仍收到识别不准确的问题反馈。数据显示，准确率只是大致的估计。外部因素如环境等难以控制，对准确率产生影响。
智能货柜技术横跨多个领域，对其进行优化并不简单。不论是在算法层面还是设备前端，任何一个细节的失误都可能对整体表现造成不良影响。
数据标注
为了提高视觉识别技术的精确度，数据标记是关键。通常，人们会使用第三方标记工具。在部分专业企业中，为了提升效率和品质，他们从零开始打造自己的图片标记系统。这样做能够为视觉识别技术提供更加精确的参考信息。例如，某科技企业旨在降低智能货柜识别的错误率，通过自主研发标记平台，其识别错误率确实有所减少。
自主研发了标记系统，还能根据业务特点调整功能设置。这有助于更精准地满足各种应用场景，例如，不同功能的智能货柜对标记系统的特殊需求。
硬件支持
智能货柜的生产要求厂商具备定制硬件的能力。通常会有专门的系统后台来监测硬件的健康状况。此外，还需要配备硬件管理的小程序或APP，以便一线运营人员能够得到管理上的支持。例如，在一些城市的智能货柜运营中，后台监控能够迅速发现硬件问题。一线人员则可以通过APP迅速进行维修等处理工作。
硬件设备稳固性是保证整体功能正常运作的根本。若硬件出现问题，即便算法再先进，智能货柜也无法正常工作。例如，电源不稳定或摄像头损坏，都会导致购物体验非常糟糕。
运营稳定性
确保货柜运作的稳定至关重要。首先，必须对关键数据指标进行建模分析。这包括对货柜整体和单个货柜的运行状态进行监控。同时，还需考虑到算法识别的局限性以及实际操作中可能出现的异常情况，并制定相应的解决方案。例如，某连锁超市的智能货柜就曾因未能妥善处理异常情况，导致顾客体验下降，订单量也随之减少。
项目管理者需持续关注此事，并不断对方案进行改进。在此过程中，需留意商品识别的效率等关键要素。鉴于用户购物目的明确，提升操作效率和确定性变得尤为关键，我们必须努力提高这两个方面的表现。
技术定型阶段
在技术确定的关键时期，项目经理的业务沟通与技术掌握能力尤为关键。这包括与客户沟通、场景分析以及商业计划的制定。技术层面则涵盖前端与后端开发、数据库管理、计算机视觉和自然语言处理算法，以及解决方案的制定。比如，在某家初创的智能货柜企业中，由于项目经理对技术和业务都不够了解，结果导致了产品研发时间的延长。
提升PM能力有助于智能货柜的快速成熟。这能让产品更贴合市场需求，在众多竞争者中显出优势，为用户带来更佳的使用感受。
在此，我有个疑问想请教大家，若换成你们，你们会更重视智能货柜的工作速度，还是商品识别的精确度？期待大家在评论区留言交流，同时，也欢迎点赞并转发这篇文章。
