随着各种成本的不断上涨，传统零售行业的盈利逐年递减。在这种行业背景下，无人店开始走入零售商视野内。

相比于传统零售店，无人店使用各种新技术来替代人工，从长期发展来看可以减少人力投入。而且所有店铺的运营数据可以通过后台云服务器实时查看，企业掌控力增加，无人店标准化的店面布局和设计也使得其更容易复制和推广。总体来讲，除了技术和选址外，无人店的发展没有明显的制约因素。

从技术角度来讲，现阶段的无人店普遍采用成熟度高、部署成本低的RFID标签，比如便利蜂、罗森便利店等。但是RFID存在标签回收问题，如果依靠顾客自觉拆标签会影响结账时间，这和无人店快速结账的初衷相反。另外RFID技术易受到距离和频率等外界因素的干扰，进而影响识别率。因此目前这种RFID技术的无人店依然需要配备少量服务人员，很难做到完全无人化。

无人店另一种技术路线是使用机器视觉，实现顾客扫手进门、选购商品、直接离开的购物流程，Amazon Go和Take Go均采用了包括机器视觉在内的多类型技术。机器视觉识别技术的难点主要在于软件算法，同时需要大量的有效训练数据，才能保证较高的识别速度和精度，进而真正应用在线下零售店内。

36氪此前报道过的YI Tunnel就是为零售店提供基于机器视觉技术的自动结算方案。近期，36氪获悉YI Tunnel获得来自百度风投（BV）和峰尚资本的数千万元天使轮投资。

YI Tunnel CEO吴一黎告诉36氪，他们推出的第一款产品是基于图像识别技术的无人收银机，可以通过人工智能算法让机器具备识别各种标品及非标品的能力，达到人类肉眼识别商品的程度。消费者将产品放到计算台上，无须寻找二维码，也无须区分标品与非标品，摄像头直接识别物品并在屏幕上显示出商品价格，消费者使用微信或支付宝结账即可。

这款无人收银机技术已基本成熟，可以识别3000种SKU，预期到了2018年可扩展到3万SKU。除标品外，还可以识别蔬菜、水果、衣服、图书等非标品。每件商品的识别时间为0.02秒，错误率仅为0.3%，是人工错误率的1/5。未来随着设备铺开大规模使用，YI Tunnel可以获取更多训练数据，识别的速度和精度也将不断提升。

另外，这款无人收银机无须改变现有IT架构，可以和商超的IT设备无缝对接。软硬件部署周期在1-6周之间，可以在市场中快速复制。YI Tunnel正在和永辉、万达等进行对接，这款无人收银机将在它们的试点零售店进行率先试用。

在完成了无人收银机的开发后，YI Tunnel又推出了一款新产品——基于动作语义和图像识别技术的智能货架，它可以判断消费者的购物行为，识别拿取的商品明细。吴一黎告诉36氪，智能货架的核心技术难点在于顾客动作语义的识别，通过分析图像或视频等底层数据，从中提取与人体动作相关的信息，判断顾客的购买行为，以及可以根据商家定义的盗窃动作，实现系统自动防盗报警。YI Tunnel已自主收集了千万级动作数据，其智能货架方案将试部署在海航旗下的酷铺智能无人值守便利店中。

商业模式方面，零售店可以选择按照固定价格一次性付费，后续每年缴纳20%的维护保修费。或者可以选择交押金的租赁模式，缴纳月租或是年租费。吴一黎告诉36氪，市面上现有方案的技术水平都不低，他们的优势在于方案成本较低，想要实现同样的即拿即走场景，成本可以达到Amazon Go成本的1/20。未来随着线下服务器向线上云端的转化，基于机器视觉的无人便利店方案成本会进一步下降。

此次获得数千万元融资，YI Tunnel下一步要做的除了完善技术外，还要将无人便利店方案快速的在线下零售店落地，并进行复制拓展。本轮投资的领投方百度风投认为，零售智能化是大势所趋，而视觉技术的低成本、高场景适应性、全信息维度优势明显，未来会大大提高零售效率、提高对购物全流程的洞察水平和零售企业的决策能力。与颠覆传统零售的口号比起来，利用智能技术赋能零售企业也是更务实的路径。

YI Tunnel的团队成立于2015年，团队最初是希望做一台可以自动识别果蔬等食品并自动称重的设备，在研发的过程中发现设备同样适用于自助结算。目前团队共有140人左右，核心技术团队有20人，主要是创始人吴一黎的清华校友；负责数据采集和标注的人员有100人左右。CEO吴一黎毕业于清华大学，曾经供职甲骨文和IBM的电子商务部门，有8年左右的零售行业经验。团队零售顾问为前聚美优品CTO、SAP零售解决方案总监。