目前，自动售货机中商品的释放采用的是复杂的齿轮传动和/机械臂推杆传动，将商品从商品托盘上推出，然后商品滚落到取货口，以实现自动售货，该自动售货机的传动结构复杂，容易出故障，且在出现机械或电气故障后，维护修理麻烦。
另外，现有自动售货机的商品架一般为固定式，在配货时操作人员需一个个的将商品配送到商品架的商品托盘上，配货效率低且操作比较麻烦。
直到2017年，这种僵局才有所改变。
2017年无人零售概念大火，众多资本、玩家一起参与，短短一年时间，总融资金额达60多亿元。
当时无人零售业态方向主要分为三类：无人货架、无人超市、无人售货机。
可惜仅一年，挑战人性的无人货架及技术达不到商业要求的无人超市消失匿迹，只留下一地鸡毛。
但是，无人售货机却活了下来。
将商品信息录入到电子标签中，将标签粘贴在商品包装上，然后商品放入柜中，此时售货机就可以通过内部安装的信号读写器，来识别标签信息，从而达到识别商品的目的。
这样，每当用户开门购物时，机器就可以根据用户开门前后的库存差值，来实时计算用户拿了什么东西，从而推出订单。
动态视觉柜在和底端各安装了一个高清摄像头，当用户扫码开门购物时，系统自动录制购物视频，并上传云端，系统通过动态视觉算法自动识别出用户拿取的商品，从而推出订单免密扣款。
动态视觉识别方案是在RFID及静态图像识别方案上发展而来，是目前市面上智能售货机使用的比较完善的识别方案了，克服了前两种识别方案很多局限之处。如：
① 同样支持多品类商品上架，但是动态视觉方案不再需要标签，运营成本会低很多，而且动态视觉方案柜机成本也比较低；
② 同样是AI视觉算法，动态视觉方案比静态视觉方案也方便操作很多，新品学习免费，且运营商可以自主学习，而且学习周期短可以缩短至1天。
③ 商品陈列自由度比较高，可以堆叠，充分利用空间，商品满载数比RFID方案及静态方案高出20%-30%。
不过，由于动态视觉系统对接的是视频流，这对服务器造成的压力较大，占用的系统资源也较多，所以订单识别速度相对较慢。
顾名思义，混合识别算法是指一台智能售货机使用了2种或以上识别方案的柜机。当前市场上以动态识别方案+重力感应识别方案为主。
当用户购物时，机器会采集用户所拿商品的重力数据和购物视频数据，同时将这两种数据上传云端系统，通过复合算法模型进行计算，然后综合判断出用户拿了什么东西，从而推出订单。
相比动态识别方案，这种混合识别方案的识别准确率会高一些，但是不足之处也是有的，比如机器成本比较高；硬件结构较复杂，导致出现故障的可能性也加大；还有机器操作的流程也复杂一点，降低了运营效率等。
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