目前市场上涌现出Amazon Go、阿里淘咖啡、Take Go、缤果盒子、便利蜂等无人零售方案，下文将对各类方案在购物流程、技术方案存在的差异进行比较。
2.1. 各类无人零售采用的方案
2.1.1 Amazon Go
Amazon Go的身份确认方式为手机扫码+人脸识别（识别技术：Amazon Rekognition）。顾客手机上需注册有亚马逊的账户，与此同时，位于入口处的摄像头会进行人脸识别。
顾客追踪采用了监控系统、麦克风捕捉、GPS以及WIFI信号定位的方式。当消费者扫码进入超市后，监控系统就会认出“他”是谁并一路“跟踪”，店内麦克风会根据周围环境声音判断消费者所处的位置。此外，用户手机的GPS以及WIFI信号亦能协助定位的实现。当“他”站在货架前准备购物时，货架上的相机系统便会启动，拍下“他”拿取了什么商品和离开货架时手中有什么商品。
商品的识别采用了感测融合技术，通过手势识别、红外传感器、压力感应装置、荷载传感器来判断用户取走了哪些商品。首先货架前的摄像头会采集用户手在进入货架平面前的图像，当用户手在货架上拿上商品离开时，此时的图像亦会被采集，然后将两次采集的图像进行对比，判断出用户是拿出货物还是放入货物。放置在货架上的摄像头会通过手势识别，判断消费者是拿起了一件商品（购买）还是拿起一件商品看了看又放回货架（不购买）。
货架上的红外传感器、压力感应装置（记录商品被取走），以及荷载传感器（记录商品被放回）会记录下消费者取走了哪些商品以及放回了多少商品。同时，这些数据会实时传输给 Amazon Go商店的信息中枢，每位顾客都不会有延迟。当放回的商品与原本位置不一致时（通过图像识别该位置与现有商品不一致时）Amazon Go会提醒工作人员将商品放回正确的位置。
Amazon Go所采用的支付手段为自动更新清单、自动结算。用户手机里的系统（该系统与Amazon Go商店的信息中枢无延迟地同步进行更新）会自动更新清单，在离店时，系统会自动在消费者的账户上结算金额。
2.1.2 阿里淘咖啡
阿里淘咖啡的身份确认方式为生物特征自主感知和学习系统。用户首次进店需打开“手机淘宝app”，扫码获得电子入场码，同时签署数据使用、隐私保护声明、支付宝代扣协议等条款，顾客将手机放在认证闸机上方以通过验证即可开始购物。阿里淘咖啡所采用的是生物特征自主感知和学习系统，用于解决在开放空间里对消费者身份的识别问题，将顾客生物特征与淘宝ID进行绑定，以实现对顾客的身份确认。
顾客追踪采用了目标检测与追踪系统。目标检测与追踪系统主要是追踪消费者在店内的行为及运动轨迹，该功能主要依赖多路监控摄像头。通过捕捉消费者的行为判断其对特定商品的态度，或通过对诸多消费者在店内的运动轨迹、或在特定货架前的停留时间来指导商家调整货品的陈列方式等。
商品的识别采用了结算意图识别和交易系统。顾客需经过两道结算门，对商品的识别过程就是在这两道门之间完成。目前尚不能确定这套系统是通过RFID技术还是机器视觉识别来完成对商品识别的，但结算门的设计大概率是采用的RFID技术。但据工程师内测，把多种“浑水摸鱼”的场景在店里测试，例如把商品放进书包里、塞进裤兜里；多人拥挤在一个货柜前抢爆款；戴墨镜；戴墨镜＋戴帽子等等，系统基本都能识别，并自动扣款。[3]
阿里淘咖啡采用的支付手段也是自动结算。当感应到顾客即将离店的信息时，结算门将会自动开启。当走到第二道门时，屏幕会显示“商品正在识别中”，并马上再显示“商品正在支付中”，自动扣款，结算完成后，会有语音提示顾客此次购物所花金额，随即第二道门便会自动打开，顾客离店。
2.1.3 深蓝科技Take Go
深兰科技的Take Go采用的身份确认方式为生物识别技术（静脉识别器）。顾客进入Take Go无人店需要手掌按在生物识别读写器上，这个识别器不是掌纹或者指纹识别器，应该是静脉识别器，静脉识别技术要比指纹识别精确很多，也更大程度地避免了被冒用的可能性，很好地确保了用户资金的安全性。
Take Go的顾客追踪采用了卷积神经网络技术。该技术主要用于对整个无人零售店内物品的监测、识别与跟踪。
商品的识别则是机器学习的应用。该系统对商品的识别是通过机器学习，然后对图像进行识别，也就是说每次商店进货新品类时，都需要对该商品进行机器学习，将该商品的一些特征数据信息记录到数据库中，然后图像识别系统依据特征数据信息对该商品进行识别。当顾客走进take Go无人零售门店并拿起商品时，不管商品的位置是在顾客手上、怀中、口袋还是背包内，系统都能监测与识别。
Take Go采用的支付手段也是自动扣款。当顾客离开商店时会收到对应的账单，并被系统自动扣款。
2.1.4 缤果盒子
缤果盒子也是通过手机扫码来确认身份。顾客进入商店时需要扫描二维码，目前只支持微信扫描，暂不支持支付宝，如果微信没有实名认证，同样无法进入。当顾客进入商店后无需追踪，但内置了全视角视频监控，可有效震慑顾客在店内的作弊行为（比如破坏商品、撕毁RFID标签等）。
缤果盒子的商品识别采用了RFID（Radio Frequency Identification）技术。店内商品包装上皆贴有RFID标签，内置的全视角视频监控，可有效震慑顾客在店内的作弊行为(比如破坏商品、撕毁RFID标签等)，于收银台检测区可对RFID标签进行识别。
与前面几种方案有所不同，缤果盒子采用的支付手段为扫码支付。用户在商店内选好商品后，需将商品整齐放置于收银台检测区，然后，检测台边上的显示屏会自动显示一个收费二维码，用户可以利用微信或者支付宝扫描二维码即可完成付账，然后离店即可。
2.1.5 便利蜂
便利蜂也是通过手机扫码来确认身份。顾客需下载便利蜂app或是使用微信内的便利蜂小程序，通过连接门店WIFI或扫描门店二维码进入便利店，进入后无需对顾客继续追踪。
便利蜂采用的商品识别方法也是手机扫码。通过手机扫描商品二维码(自助模式下最多支持9件商品)来识别商品。支付手段为在线支付+扫描支付凭证。顾客需线上利用支付宝或者微信支付，后续还需扫描支付凭证，经确认后即可离开。
2.2. 无人零售技术方案对比分析
根据所采用的技术方案的不同，目前的无人零售在技术上大致可分为三个流派：
（1）以Amazon Go、阿里淘咖啡、Take Go为代表的人工智能流派。这一流派所采用的技术主要包括机器视觉、深度学习算法、传感器融合技术、卷积神经网络、生物识别等。具备购物体验较好、能实现即拿即走、更有助于了解消费者需求等优势。但也存在前期投入较多，技术难度较高等问题。
（2）以缤果盒子、7-11、罗森日本无人店为代表的物联网流派。这一流派所采用的技术主要是RFID标签技术，在对货物的识别与防盗上更具优势，技术上也较为成熟。但也存在RFID标签费用较高、受气温影响较大等问题。
（3）以便利蜂、小e微店为代表的互联网流派。这一流派主要是利用二维码来完成对货物的识别。从技术上来讲难度较低，成本也较为低廉。但顾客的购物体验较差，且购物过程较为繁琐，与传统零售差别不大。
2.3. 当前无人零售存在的问题
尽管无人零售的前景令人鼓舞，但不可否认的是当前的无人零售技术方案仍存在着许多问题。
以Amazon Go为例，当较多的顾客拥挤在一个区域时，此时的图像分析会对系统GPU形成高负荷，而其他定位技术亦会因精度问题导致误差，此时定位的可靠性会大打折扣。在货架上即对商品进行识别也更容易出现张冠李戴问题，例如放回的商品与原本位置不一致、多人同时从货架上拿货可能会存在识别错误等。
同样运用机器视觉的阿里淘咖啡和Take Go也存在诸如此类的问题，例如：售卖商品必须包装完整、目前提供的商品较为单一、识别率仍需提高、防盗技术仍需改进等。此外，任何一种人工智能系统都需要大量数据的训练，需要时间完成训练和自我学习，起初由于时间较短，欠缺训练，可能会出现漏洞和失误。
以缤果盒子为代表的RFID标签技术则不得不面对较高的成本。据估算，传统的RFID标签成本高达0.5元一个，这对于薄利多销的便利店而言无疑是巨大的成本。此外，RFID不能适用于金属、液体、内敷铝箔的包装，遇到液体也因为吸波而误读严重，并且RFID极易遭屏蔽，标签黏贴麻烦，易被撕毁，尺寸和感应距离都不容易协调。
以便利蜂为代表的二维码识别技术也存在着购物流程太过繁琐、无法研究消费者购物偏好等问题。同时，该方案缺少核对、监督环节，并且需要用户手机下载App才能完成支付，但要求消费者每进入一家无人便利店都要下载APP有些不切实际。
