（位于联想研究院的来酷无人店）
近日，针对无人便利店的技术路径和未来发展，我们采访到了联想研究院高级总监、主任研究员王哲鹏，他就联想来酷无人店的研发和谋划，以及联想研究院对无人店的思考进行了解读。
据王哲鹏介绍，联想研究院的无人店方案提供联想智慧零售管理系统，是一套可进行商店内顾客管理、商品管理、多店连锁管理等多项任务的数字化管理系统；还有人脸识别算法及算力的支持，应用人脸注册，利用pad的边缘计算能力,据称实现了99%的人脸识别率；另外，机器视觉的智能结算方案CV Cashier，基于深度学习算法和传感器技术，可对摄像头采集到的商品进行识别。
在现场的体验中，记者注册小程序完成人脸录入，然后开通微信免密支付，随后进入来酷无人店选取了一袋面包，随即走进独立的智能支付间，接下来智能算法和各类传感器完成对人脸和商品的识别，整个结算时间大约4秒钟。
王哲鹏告诉网易智能，联想来酷的无人店方案最核心的部分就在“智能支付间”，在支付环节发生之前，无人店的商品都进行了标签化，每个产品都粘贴携带感知功能的白色纸张，在顾客进入支付间，首先验证顾客身份，然后利用特殊的红外波段对商品进行检测并完成支付过程。
（王哲鹏在支付间进行购物结算示范）
在王哲鹏看来，之所以选择这样的支付方案，在于成本和效率的双重考量，首先，利用特殊的红外波段对商品进行识别，可以有效避免图像视频带来的失误，用户即时抱着一堆商品进行支付也可以进行有效识别，支付过程控制在7秒到9秒之内。
而且，相比于从商品离开货架即开始识别结算统计的方案，后者更加的节约成本，据王哲鹏透露，目前联想的无人店方案成本已经控制在合理区间。
此外，在整体技术方案实现方面，王哲鹏详细介绍了联想的技术路径，首先，提供店内系统和云端服务，提供顾客管理、商品管理、多店连锁管理等一套完整的数字化管理系统。其二，人脸识别应用解决方案，“我们为新零售提供灵活的门禁管理，在人脸识别方面，应用人脸注册，无需下载APP，采用基于CS架构的人脸识别系统，并利用边缘计算能力，可在0.2秒内快速识别人脸，控制进门闸机”。
其三，则是机器视觉的智能结算方案CV Cashier，该技术集成了图像处理技术，基于深度学习算法和传感器技术，可对摄像头采集到的商品进行识别。目前，CV Cashier的能力主要体现在以下方面：对于商品种类的识别、对于商品数量的识别、对于多件商品的支持、即拿即走。
谈及无人店的未来发展，王哲鹏谈到，“便利店是一个巨大的市场，尽管在北京，便利店的数量也没有达到发达国家水平，而无人店的出行，将为便利店带来巨大的红利，我相信在未来5到10年，无人店在中国就会全面铺开，”
诚然，在未来一段时间，无人店必须解决体验更便捷，场景需求更精准和市场如何持续增长的问题，就目前而言，无人店还是新生事物，操作体验不佳时有发生，现有便利店的店面的改造动力不足，全面普及的气候尚未形成，王哲鹏也指出，未来就逐渐形成无人店和有人店长期并存的局面。
有行业报告显示，2017年中国无人零售商店用户规模仅有600万，未来五年用户规模将大幅增长。至2022年，用户规模可达2.45亿人，2017年无人零售商店交易额达约389.4亿元，未来五年无人零售商店将会迎来发展红利期，2020年预计增长率可达281.3%，至2022年市场交易额将超1.8万亿元。
所以，毋庸置疑的是，随着人工智能新浪潮的崛起，无人店的新智能零售方案在持续进化和蜕变之后，一定是大势所趋，将为人们的日常生活带去更多便利。
