近日，国内某公司研发了一套人工智能收银系统，可以用于便利店、超市等收银结账，目前已完成前期测试正计划推广中。
据悉，这套人工智能收银系统采用卷积神经网络技术，前期在系统中录入大量商品的图片，让机器自己学会识别商品的图形、形状等。同时将商品的价格等数据录入结算设备中，通过摄像装置捕捉商品信息即可实现商品的识别，该系统会自动进行称重、计价等完成收银。其中，随着系统录入商品图片数量的增多，商品识别的准确率也会相应提高，一件商品往往需要数千张图片保证准确率。现阶段，系统已成功录入数百万张商品图片，识别商品的过程可在一秒钟内完成，且商品识别错误率仅为0.3%远低于人工。
研发人员表示，现阶段无人收银技术大多采用RFID技术，通过给商品添加IC标签完成识别，但整个过程来看工作效率不比人工高，一定时间里往往只能完成很少人的收银。但卷积神经网络技术则省略了给商品贴标签的过程，更新新商品时也只需给系统提供图片，简化了前期准备工作同时提高收银效率。
业内人士认为，这项识别商品识别技术的确具有不错的应用前景，但为了保证商品识别的准确性，单个商品往往需要录入大量的不同外观的图片，一旦图片源不充足极易导致识别失误。而对于不同的零售场所销售商品的存在差异的情况，显然还需要针对不同的商品录入不同的图片，这样前期系统图片录入过程将是海量的工作，导致这套人工智能收银系统的成本颇高，或许现阶段获得市场的认可有一定难度。
笔者认为，人工智能在占据制造业的高地后，已经逐渐开始向零售业进军。人工智能取代工作重复性高的简单工作是当前大趋势，这有助于解决人口老龄化劳动力短缺的问题，让社会劳动力资源用于更有需要的工作场所。但人类工作者也面临很大的挑战，需要不断进行学习获得工作需要的新技能，这样才能从根本上规避失业的风险。
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