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几年前，无人超市是零售业最热的词。
2016年底，亚马逊在西雅图总部试水Amazon Go，顾客拿了东西就走，系统自动扣款。
2017年7月，阿里巴巴在杭州淘宝造物节上推出淘咖啡，京东等企业也相继跟进。
据相关统计，那段时间全国冒出200多家无人超市，相关融资事件93起，总额超过40亿元。
可短短两年，这笔钱几乎烧光，一批企业裁员、关店，甚至清算。
热潮退去后，“无人”并没有彻底消失，而是换成更务实的样子出现在门店里。
2025年7月，台湾TVBS新闻在台北的一则报道，摊开讲了这种模式的现状和难处。
顺着这些细节看下去，大致能明白当年的无人超市卡在了哪里。
在报道里的店中，饼干、饮料开放陈列，顾客挑好商品，站到指定的结账区自己付款。
自助结账在疫情后需求很高，既能节省人力成本，也能提升结账效率。
顾客走进店里，从货架上拿走商品，借助AI智能自助结账，不需要店员也能完成购物。
减少与人接触，已经成了一种新的消费方式。
报道提到，许多零售商对导入自助结账机都有很高的意愿。
推动力也很现实。
面对少子化、人口老化和劳动成本上升，无人商店被视为未来的发展方向。
招人难、用人贵，让机器替代收银员，听起来是一笔划算的账。
但真正做起来，第一道坎就是“漏刷”。
顾客可能无心忘了扫某件商品，也可能刻意不扫，把没结账的东西直接带出店外。
没有店员盯着，这类损失怎么防，是一大难题。
为了降低营业损失，有的结账机台导入了AI，通过影像辨识技术即时侦测异常。
提供这套方案的业者解释，高单价的酒类是店里特别容易被人刻意偷拿的商品。
不管顾客是直接拿着，还是用另一件东西把它遮住，系统都要把这类情况找出来。
判断逻辑并不复杂：画面里明明出现了一件高价商品，系统收到的结账信息却只有一瓶便宜的可乐，两者对不上，就是异常。
按这位业者的说法，整体来看，漏刷比例大约在1%到3%之间。
借助这套防范方式，漏刷情况可以大幅下降。
摄像头装在结账机台上，周围30到50厘米都在侦测范围内，辨识准确率达到99%。
系统发现问题后，会跳出警告、改变灯号颜色，或者锁定结账页面。
比如顾客没扫码就把商品翻了过去，灯会变色，店员看到就知道这台机器可能有状况。
如果顾客能自己解决，那也可以。
若系统判断这个人确实很可疑，灯号会变成另一种颜色，店员就会直接过来介入，确认商品数量对不对，是不是都正确完成了结账。
这套流程本身就说明了问题：所谓“无人”，最后一道防线仍然是人。
机器负责发现异常，处理异常还得靠店员到场。
当年的无人超市同样绕不开偷单这个痛点。
有报道称，北京一家店做过实验，一天卖出16700元商品，实际只收到13700元，损失3000元。
另有数据称，87%的人会老实结账，可剩下的13%就足以让店家吃不消。
第二道坎是成本。
TVBS的报道指出，建置无人商店需要高规格摄像头、AI分析系统和门禁设备，加起来，整体成本并不比聘请人力便宜。
而且一旦出现异常，还要派人到现场处理，营运负担进一步加重。
受访专家认为，开一间无人商店的成本是否低于开一间有人商店，是一个非常大的重点。
机器需要维护，店里要做大量分析，补货也还得靠真人。
所以无人商店到底是不是更省钱，事实上一直是个问号。
专家还设想了一种情况：如果系统不够稳定，技术还没成熟到顾客每拿一次东西都能准确辨识，就需要额外的技术团队，由有科技背景的人来维系整套体验店或无人商店的运作。
这样一算会发现，前台工作人员虽然省掉了，背后支撑的整个后台摊到每一家店身上，价格并没有更便宜。
这正是无人模式最容易被高估的地方。
表面上看，少一个收银员，就省下一份工资。
实际上，省下的人力转移到了设备、系统和技术人员身上，这部分支出未必更少。
报道总结，无人商店在推行过程中，设备成本与稳定性是主要挑战。
当年国内的情况也相近。
据报道，一套设备动辄十万元以上，后期还要升级维护，补货、清洁照样得派人，真正省下的只是收银员那部分开支。
第三道坎在消费者这一边。
报道指出，消费者的接受度仍然有限，安全与支付风险也不能忽视。
例如在中国大陆，许多无人商店采用人脸辨识、扫码付款，引发了一些疑虑。
同时，AI摄像头追踪顾客的消费行为，也可能侵害隐私。
专家把消费者的担忧归纳得很具体。
第一，结账时会不会出错、算错钱。
第二，安全上有没有问题，无人商店会不会有人来偷东西。
第三，付款时，所有支付行为能不能保障购买者的资料安全。
专家提到，台湾过去也做过不少无人商店示范。
相比之下，无人商店的人相对少一些，有人商店的顾客则多一些。
他还提到国外和中国大陆的一些做法，并指出这些扫码环节都有可能导致资讯外泄。
资讯安全的问题怎么解决，同样是一道难题。
把这几层顾虑放在一起，事情就更清楚了。
顾客在意的不只是方便，还有账算得准不准、钱付得安不安全、自己的一举一动是否一直被盯着。
这些疑虑打消不了，无人商店再新奇，也很难留住稳定的客流。
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