中国过去几年的经济增长推动了自动售货机行业发展，领域内更是出现了一些大玩家，比如新三板上市的友宝。不过，市场的领先从来不是稳定的，从去年开始出现的智能自动售货机不仅更“酷”，在基本财务模型方面表现更加优秀，也拥有更多的个性化广告营销可能。

京东到家 Go 近日宣布，基于第三代“智能货柜”设备，其智能供应链系统 2.0 已升级完成。此供应链系统可实现自动触发补货任务、下达补货指令、以及规划补货路线，因此能实现智能货柜的补货成本率总体下降 50%，每个点位的单点产出提升了 50%。

京东到家是领先的同城速递平台，提供超市便利店商品、鲜花蛋糕、医药等跑腿服务，承诺 1 小时内送达。目前京东到家已覆盖近 40 个主要城市，月活跃用户超 2500 万。2017 年，京东到家与母公司京东的无界零售实验室共同成立“京东到家 Go”，并推出“智能货柜”，你可以理解成智能版的自动售货机。

图 | 京东到家 App（图源：DeepTech）

购物流程方面，京东到家智能货柜的方式类似 Amazon Go。用户使用微信/京东/京东到家账户打开柜门，挑选商品，期间改变主意可以将商品放回货架任意位置，屏幕上显示取走商品的价格，关上柜门后系统自动发起扣款，消费者即取即走。

智能货柜的感知技术结合了视觉识别和重力感应：使用高清摄像头实时抓拍用户从拿取商品到拿离货柜的整个过程，并在商品运动中实时识别商品的种类和用户行为；而内置的重力传感器，根据每个货道重量变化来识别用户拿取的商品种类。京东到家 Go 的第一代智能货柜以重力感应技术为主，第二代设备则以纯视觉柜的形式出现，第三代则基于两种技术特点，同时使用两种传感技术。

为了能识别移动中的物体，京东到家 Go 安装更为先进的高清摄像头，以保证能抓拍到更多运动中的高清照片，确保不出现拖影等情况。同时，在捕捉到的图像帧数较少的情况下，通过大数据对商品模型的多维度训练，特别是对每个商品的每个 SKU 进行多维度的反复训练，提升识别的准确率。在数据的模拟训练过程中，京东到家 Go总共制定了 80 种拿放规则，每一种商品都将采集 8000 多张图片，确保模拟出线下的每一种场景和每一种拿放动作及手势，提升单帧图像的准确率和召回率。

图 | 京东到家 Go 智能货柜（图源：京东到家）

根据自动售货机大国日本的行业发展，自动售货机数量随人均 GDP 增长而增多。尤其是在人均 GDP 介于 8000 美元到10000 美元期间，售货机数量增速非常快。根据世界银行的数据，中国人均 GDP 在 2016 年达到 8123 美元，接近于 70 年代末的美国、德国、法国、日本。

而在自动售货机市场方面，截止 2016 年美国和日本的售货机数量分别拥是 691 万台和 580 万台，对比之下，中国仅有 20 万台，因此中国的自动售货机市场有很大的增长空间。

相比传统的自动售货机，京东到家 Go 智能货柜主要有下面这些区别：补货运营成本更低、连接线上和线下。

运营成本更低：自动售货机的运营包括对机器的维护和商品补货。京东到家 Go 2.0 将此前人工完成的任务升级为由系统完成。