一、行业背景与市场需求

近年来，无人零售行业快速发展，AI开门柜已经成为办公室零售、酒店零售、校园零售、社区零售的重要落地方案。

相比传统便利店，无人开门柜具有：

• 24小时营业

• 人工成本低

• 布点灵活

• 可快速复制

• 数字化运营

等优势。

目前AI开门柜主要应用于：

场景	应用
办公室	零食饮料柜
酒店	客房无人售卖
学校	校园零售
医院	便民零售
社区	生鲜/饮料柜
工厂	无人补给柜

从商业角度来看，AI开门柜的核心价值是：

“降低运营成本，提高零售覆盖能力。”

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二、什么是AI开门柜

AI开门柜是一种基于计算机视觉、传感器融合和边缘计算技术的智能零售设备，用户通过扫码或刷脸开门，拿取商品后关门，系统自动识别用户所拿商品并完成结算。

相比传统RFID方案，AI视觉识别方案具有无需贴标签、商品兼容性高、运营成本低等优势，因此在无人零售、办公室零食柜、酒店无人售卖、校园零售等场景中得到广泛应用。

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二、AI开门柜整体架构

一个完整的AI开门柜系统通常由以下几个部分组成：

用户端
  ↓
扫码/刷脸开门
  ↓
云平台授权
  ↓
柜门打开
  ↓
摄像头+重力传感器采集数据
  ↓
边缘AI识别商品变化
  ↓
上传订单结果
  ↓
自动扣费/支付

系统主要包括：

模块	作用
摄像头	采集商品变化图像
FS200（）	执行商品识别算法
重力传感器（可选）	辅助判断商品增减
电磁锁/RFID锁	控制柜门开启关闭
云平台	用户、订单、商品管理

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三、AI开门柜核心识别原理

AI开门柜的核心是：

“判断用户从货柜中拿走了什么商品。”

目前主流方案主要有以下几种。

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1. 云端识别方案

原理

柜内布置多个摄像头，在开门前、关门后进行图像采集，通过AI算法对比商品变化。

算法通常包括：

• 目标检测

• 图像分类

• 多目标跟踪

• 商品差异识别

工作流程

开门前开始录制
        ↓
用户拿取商品
        ↓
关门后结束录制
        ↓
上传视频
        ↓
云端算法识别
        ↓
生成订单

优点

• 云端识别，本地存储可不用很大

• 本地工控不需要算力，成本低

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 2. 本地+云端识别方案

工作流程

开门前开始录制
        ↓
用户拿取商品
        ↓
关门后结束录制
        ↓
本地识别+视频默认上传
        ↓
置信度高直接结算/置信度低转云端二次识别
        ↓
生成订单

优点

• 部分订单不依赖网络，结算速度非常快

缺点

• 需要一定的存储空间备份本地视频

• 设备要求一定的算力，成本上升

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四、AI识别算法介绍

AI开门柜中的算法一般运行在边缘计算设备上。

常见算法架构如下：

1. 商品检测

用于识别画面中有哪些商品。

主流模型：

• YOLOv5

• YOLOv8

• PP-YOLOE

• SSD

输入

摄像头图片

输出

可乐 ×1
雪碧 ×2
矿泉水 ×1

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2. 商品跟踪

用于判断商品移动轨迹。

常见方案：

• DeepSORT

• ByteTrack

• OC-SORT

作用：

• 判断用户拿了哪个商品

• 判断商品是否放回

• 避免重复计数

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3. 差异检测

通过“开门前”和“关门后”的图像做比对。

常见方法：

• 图像差分

• 特征提取

• Siamese网络

• 区域变化检测

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4. 多模态融合

结合：

• 摄像头

• 重力传感器

• 红外

• 门磁

• IMU

提高识别稳定性。

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五、AI开门柜技术难点

1. 商品遮挡

用户手部或商品堆叠容易遮挡。

解决方案：

• 多摄像头

• 顶视角+侧视角

• 视频时序分析

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2. 相似商品识别

例如：

• 不同口味可乐

• 包装相近饮料

解决方案：

• 细粒度分类

• OCR文字识别

• SKU特征建模

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3. 光照变化

冷柜内部环境复杂。

解决方案：

• LED补光

• HDR摄像头

• 自动白平衡

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4. 多人连续使用

需要避免订单串单。

解决方案：

• 门锁状态机

• 用户会话机制

• 视频时间同步

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六、AI开门柜未来趋势

目前行业正在向以下方向发展：

1. 大模型视觉识别

利用视觉大模型提高：

• 泛化能力

• 新商品识别能力

• 少样本训练能力

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2. 低成本化

未来方案会更多采用：

• 国产AI芯片

• 单摄像头方案

• 轻量化模型

降低整柜成本。

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3. 无感支付

未来可能实现：

• 刷脸即开门

• 自动扣费

• 无需扫码

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4. 云边协同

边缘负责实时识别。

云端负责：

• 模型训练

• 数据分析

• OTA升级