无人零售这条赛道热了一整年。可热闹归热闹，观望者甚众，质疑者甚众。
甭管创业者如何描述无人零售的光明前景，都敌不过对方一句，您如何控制货损，如何防止偷盗？
可只要能防止了偷盗，无人零售就能行了么？无人零售行业的技术现在究竟发展到了哪一步？其技术、商业上的瓶颈和壁垒又何在？
带着如上问题，本期虎嗅会员圆桌特地邀请了专攻无人零售技术的深兰科技创始人陈海波，请他从内行角度，来给大家聊聊无人零售的风险和机遇何在。
深兰科技是一家To B的人工智能无人零售解决方案提供商，2014年由陈海波自澳洲回国创立。回国之前，陈海波已在澳洲零售业深耕多年，为澳洲诸多大型超市提供基于机器视觉技术的自助结账系统的解决方案。
目前，深兰科技已经推出了QuiXmart快猫智能零售系统和takego“拿了就走”的智能门店系统，其中就应用了深度学习、机器视觉、生物识别、生物支付等技术。
今年6月，娃哈哈宣布向深兰科技采购“3年10万台、10年百万台”快猫智能零售系统，要将此技术应用在终端无人售货机上，一时引发舆论对深兰科技的关注；9月底，深兰科技又宣布完成数千万元pre-A轮融资，由云锋基金独家投资，这就被马云加持了一下。
从这些事实来看，深兰科技的技术能力自不在话下。陈海波甚至敢于放言，深兰科技的黑科技技术一点不比Amazon Go差，甚至更胜一筹。
果真如此?届时，您不妨到现场听他聊聊这些无人零售黑科技。
无人零售有三个半模式，两个半都不靠谱
陈海波把市面上的无人零售技术大体可分为3个半流派：
1. 利用一/二维码技术的互联网流派，这种流派颇为主流。
2. 利用RFID技术的物联网流派；
3. 只能算半个流派，就是将物联网技术与互联网技术结合在一起，比如阿里的淘咖啡。
4. 人工智能流派，它利用卷积神经网络、深度学习及机器视觉等技术完成对用户、商品、需求习惯等的精准识别和分析。
前三个流派（或者说两个半流派），都不尽靠谱，“概念很好，建立在完全信任的社会基础之上，但其商用前景恐怕难言乐观，并不是所有人都‘性本善’”陈海波曾说。
另一方面，这些方案还苦了顾客。“很多无人零售方案把通常购物所需的4、5步提升到十几步。”在陈海波看来，这简直是历史的退步，虽说表面节省了人工成本，体力活却全让顾客自己干了。
这么说来，唯一的解决方案就剩下人工智能了？
总之，一番推演下来，深兰科技走得是更黑科技的第三条道路——人工智能，它要构建的是商超的大脑，办法是利用250层的卷积神经网络，循环神经网络等多层架构，来完成大量的数据运算，产生类人脑的思维。
Amazon Go的瓶颈
要说起来，在这条人工智能黑科技之路上，深兰科技的同行者就是亚马逊的Amazon Go了。
可即便作为无人零售界的开山怪，Amazon Go也面临诸多现实的难题，以至于其落地时间也一再推迟。
据闻，Amazon Go最初的方案是将RFID、近场天线及人脸识别技术相结合，然而设计这个最初方案的班底已经基本解散，现在亚马逊组建了新的研发团队用神经网络架构来开发Amazon Go的新方案。
即便如此，Amazon Go的问世依然一波三折，原因大抵在如下几方面：
1. 它离不开手机APP，因此并非简化用户体验流程，依然繁琐；
2. Amazon Go对顾客的追踪依赖面部识别及手机定位来完成，顾客一旦戴口罩或者做一些面部识别无法完成的动作时，Amazon Go就会跟丢消费者；
3. 一旦消费者数量超过一定额度（据说不能超过20人），整套系统的计算量会超出系统承受力，系统随时可能崩溃。
4. Amazon Go运营了近场天线、重力感应等多种感知技术来识别商品，成本高昂，一般企业无力承受，商用化瓶颈明显。
聊什么：
主题：无人零售业态中的风险和机会
1. 无人零售行业的国际市场现状是什么样的，国内呢？
2. 总体而言，无人零售领域的技术壁垒目前体现在什么方面？商业化壁垒又是什么？
3. 深兰科技在无人零售领域所采用的技术是什么，其技术原理和逻辑是什么？
4. 深兰科技目前商业化探索中，遇到的机遇与挑战都是什么？
5. 人工智能（通用AI）在零售行业的应用现状和未来是什么样的？
为了保证交流质量，我们热切期待你提前准备好问题，在活动开始前48小时交给小秘书，我们也会跟圆桌主任沟通，尽量保证分享听到你想知道的细节。
活动信息
时间：2017年 11月 25日（周六）14:30签到
地点：上海市 长宁区（具体地址抢位后可见）
时长：2小时左右 15:00—17:00
形式：一小时圆桌主人分享；一小时提问交流
参与方式
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