零售行业无人售货店技术研发与应用研究方案

零售行业无人售货店技术研发与应用研究方案TOC\o"1-2"\h\u24637第一章绪论 344901.1研究背景 3186751.2研究目的与意义 355591.3研究内容与方法 36047第二章无人售货店技术概述 4219482.1无人售货店技术发展历程 468112.2无人售货店技术分类与特点 4118492.3国内外无人售货店技术发展现状 527791第三章无人售货店硬件技术研发与应用 595313.1自动识别技术 5170083.1.1图像识别技术 6286903.1.2二维码识别技术 616873.1.3RFID识别技术 659473.2无人收银技术 644553.2.1自助结账技术 6257383.2.2人脸支付技术 652163.3智能仓储技术 6324003.3.1货架管理系统 6129473.3.2库存管理系统 6245123.4硬件集成与优化 7229853.4.1硬件设备选型 739543.4.2硬件布局优化 7189133.4.3硬件系统稳定性优化 7297643.4.4硬件能耗优化 725654第四章无人售货店软件技术研发与应用 747334.1数据采集与处理技术 7273974.1.1数据采集 7241334.1.2数据处理 7228264.2人工智能算法应用 8186834.2.1顾客行为分析 8319244.2.2商品推荐 8107434.3用户界面设计与优化 848894.3.1界面设计 8262144.3.2界面优化 8235724.4系统集成与维护 864554.4.1系统集成 81194.4.2系统维护 917193第五章无人售货店运营与管理技术 9216175.1库存管理技术 931865.2营销策略与数据分析 9309975.3安全管理与风险防控 10114315.4运营优化与成本控制 1016177第六章无人售货店用户体验研究 10293796.1用户体验评价体系 10321736.1.1评价体系构建 10303346.1.2评价方法 11245866.2用户满意度调查与分析 1113716.2.1调查方法 1155646.2.2数据分析 11125576.3用户体验优化策略 11208506.3.1针对性优化策略 11210306.3.2创新性优化策略 12162716.4用户行为数据挖掘与应用 12105486.4.1数据挖掘方法 1254636.4.2应用场景 1222956第七章无人售货店商业模式创新 1298897.1无人售货店商业模式概述 1254667.2无人售货店商业模式创新路径 1376977.3无人售货店商业模式案例分析 13174617.4商业模式优化与推广 135156第八章无人售货店政策法规与市场环境分析 1450458.1政策法规现状与影响 14254938.1.1政策法规现状 14292328.1.2政策法规影响 14199348.2市场环境分析 14240058.2.1宏观环境 14227638.2.2微观环境 15276058.3市场竞争格局 15223268.3.1市场竞争现状 15217948.3.2市场竞争趋势 15219868.4市场发展趋势 15297068.4.1智能化发展 15185758.4.2多元化发展 15198328.4.3区域化发展 15186908.4.4跨界融合 1617027第九章无人售货店技术发展趋势与挑战 16125009.1技术发展趋势 16142889.2技术挑战与应对策略 16178589.3行业应用前景 16105429.4技术创新与产业发展 1713652第十章结论与展望 17488110.1研究结论 171714710.2研究不足与局限 181044610.3研究展望 182555310.4研究成果应用与推广 18第一章绪论1.1研究背景互联网技术、大数据、人工智能等新兴技术的迅速发展，零售行业正面临着深刻的变革。无人售货店作为新零售模式的重要组成部分，以其高效、便捷、智能化等特点，逐渐成为行业发展的新趋势。国内外众多企业纷纷布局无人售货店市场，技术研发与应用逐渐成为行业竞争的核心。我国也对无人售货店的发展给予了高度重视，将其作为推动消费升级、优化零售结构的重要途径。1.2研究目的与意义本研究旨在深入探讨零售行业无人售货店技术研发与应用的现状、问题及发展趋势，为我国无人售货店产业的健康发展提供理论指导和实践建议。具体研究目的如下：（1）梳理无人售货店技术的发展脉络，分析现有技术的优缺点，为未来技术研究方向提供参考。（2）研究无人售货店在不同场景下的应用案例，总结其成功经验和不足，为实际运营提供借鉴。（3）探讨无人售货店产业链的构建与发展，分析各环节的关键技术，为产业链完善提供支持。（4）提出针对性的政策建议，为我国无人售货店产业的政策制定提供参考。本研究具有以下意义：（1）有助于提高我国无人售货店技术研发水平，推动产业技术创新。（2）为无人售货店在实际运营过程中提供有益的指导，提高运营效率。（3）为政策制定者提供决策依据，推动无人售货店产业的健康发展。1.3研究内容与方法本研究主要从以下几个方面展开：（1）无人售货店技术发展概述：分析无人售货店技术的发展历程，梳理现有技术的种类、特点及优缺点。（2）无人售货店应用案例分析：选取具有代表性的无人售货店应用案例，分析其在不同场景下的运营效果及成功经验。（3）无人售货店产业链研究：分析无人售货店产业链的构成，探讨各环节的关键技术及其发展趋势。（4）政策建议与产业发展展望：根据研究成果，提出针对性的政策建议，并对无人售货店产业的发展前景进行展望。本研究采用文献调研、案例分析、实证研究等方法，结合国内外无人售货店的发展现状，力求为我国无人售货店产业的发展提供有益的借鉴和启示。第二章无人售货店技术概述2.1无人售货店技术发展历程无人售货店技术起源于20世纪中叶，最早期的无人售货机主要依靠机械原理进行操作，如硬币识别、商品投放等。科技的不断发展，无人售货店技术经历了以下几个阶段：（1）第一阶段：机械式无人售货机阶段。这一阶段的无人售货机以机械原理为基础，通过硬币识别、商品投放等简单操作实现自动售货。其优点是操作简单、维护成本低，但缺点是商品种类单一、支付方式有限。（2）第二阶段：电子式无人售货机阶段。电子技术的进步，无人售货机开始采用电子显示屏、触摸屏等设备，实现了商品信息的显示和顾客操作。电子支付方式的出现使无人售货机具备了更多支付功能。（3）第三阶段：智能无人售货店阶段。这一阶段的无人售货店采用了人工智能、大数据、物联网等先进技术，实现了人脸识别、无人结算、智能库存管理等功能。无人售货店逐渐成为一种全新的零售业态。2.2无人售货店技术分类与特点无人售货店技术主要分为以下几种类型：（1）视觉识别技术。通过摄像头捕捉顾客的购物行为，实现商品识别和无人结算。其特点是识别速度快、准确率高，但受光线、商品摆放等因素影响较大。（2）射频识别技术（RFID）。通过在商品上贴上RFID标签，实现商品识别和无人结算。其特点是识别距离远、抗干扰能力强，但成本较高。（3）生物识别技术。通过指纹、人脸等生物特征识别顾客身份，实现无人结算。其特点是安全性高，但受环境、生理等因素影响较大。（4）物联网技术。通过将无人售货店与互联网连接，实现智能库存管理、远程监控等功能。其特点是实时性强、便于管理，但网络稳定性要求较高。无人售货店的特点如下：（1）无人化。无人售货店无需人工参与，降低了人力成本，提高了运营效率。（2）智能化。无人售货店采用先进的技术手段，实现了商品识别、无人结算等功能。（3）便捷性。无人售货店不受时间、地点限制，为顾客提供了便捷的购物体验。（4）多样化。无人售货店可以提供多种商品和服务，满足不同顾客的需求。2.3国内外无人售货店技术发展现状在国际上，无人售货店技术发展较早的国家有美国、日本等。美国亚马逊推出的AmazonGo无人便利店，采用了先进的视觉识别技术和物联网技术，实现了无人结算。日本则拥有大量的无人售货机，涵盖了各种商品和服务。在我国，无人售货店技术发展迅速。巴巴推出的“盒马鲜生”无人便利店，采用了生物识别技术和物联网技术，实现了无人结算。京东、苏宁等企业也纷纷布局无人售货店市场，推出了各自的无人便利店产品。总体来看，国内外无人售货店技术发展呈现出以下特点：（1）技术不断更新。无人售货店技术不断融合人工智能、大数据等先进技术，提高识别准确率和运营效率。（2）市场潜力巨大。无人售货店技术的成熟，市场潜力逐渐释放，吸引了众多企业进入该领域。（3）政策支持力度加大。各国纷纷出台政策，支持无人售货店技术研究和应用，推动产业创新发展。第三章无人售货店硬件技术研发与应用3.1自动识别技术自动识别技术是无人售货店硬件系统的核心技术之一，主要包括图像识别、二维码识别、RFID识别等技术。在无人售货店中，自动识别技术主要用于商品识别、顾客识别以及行为识别等方面。3.1.1图像识别技术图像识别技术通过摄像头采集商品图像，结合深度学习算法对商品进行识别。该技术具有较高的识别准确率，能够在复杂环境下实现商品识别。3.1.2二维码识别技术二维码识别技术通过扫描商品上的二维码，获取商品信息。该技术具有识别速度快、识别准确率高等特点，适用于快速结账场景。3.1.3RFID识别技术RFID识别技术通过无线电波实现商品标签与读取器之间的信息交换，实现对商品的实时跟踪和识别。该技术具有识别距离远、识别速度快、抗干扰能力强等优点。3.2无人收银技术无人收银技术是无人售货店的核心组成部分，主要包括自助结账、人脸支付等技术。3.2.1自助结账技术自助结账技术通过顾客自助操作，完成商品支付过程。该技术降低了人力成本，提高了购物效率。3.2.2人脸支付技术人脸支付技术通过人脸识别技术，实现顾客身份验证和支付。该技术具有便捷、安全等特点，为顾客提供了全新的支付体验。3.3智能仓储技术智能仓储技术是无人售货店的重要组成部分，主要包括货架管理系统、库存管理系统等技术。3.3.1货架管理系统货架管理系统通过物联网技术，实现对货架的实时监控和管理。该技术能够实时获取货架上的商品信息，为顾客提供便捷的购物体验。3.3.2库存管理系统库存管理系统通过数据分析和预测，实现对商品库存的智能管理。该技术能够降低库存成本，提高库存周转率。3.4硬件集成与优化硬件集成与优化是无人售货店硬件系统研发的重要环节，主要包括以下几个方面：3.4.1硬件设备选型根据无人售货店的业务需求，选择合适的硬件设备，如摄像头、二维码识别设备、RFID读取器等。3.4.2硬件布局优化合理布局硬件设备，提高设备利用率和空间利用率。3.4.3硬件系统稳定性优化通过硬件冗余设计、故障预警等技术，提高硬件系统的稳定性和可靠性。3.4.4硬件能耗优化通过节能技术，降低硬件设备的能耗，提高能源利用效率。第四章无人售货店软件技术研发与应用4.1数据采集与处理技术4.1.1数据采集无人售货店的软件研发首先需解决的是数据采集问题。数据采集主要包括顾客购买行为数据、商品信息数据、交易数据等。为实现高效、准确的数据采集，我们将采用以下技术手段：（1）利用传感器技术，如RFID、摄像头等，实时采集顾客的购买行为数据；（2）通过与供应商系统对接，获取商品信息数据；（3）通过支付系统，获取交易数据。4.1.2数据处理采集到的数据需要进行有效处理，以便为后续的数据分析和应用提供支持。数据处理主要包括以下步骤：（1）数据清洗：去除重复、错误、无效的数据，保证数据质量；（2）数据整合：将不同来源、格式、结构的数据进行整合，形成统一的数据格式；（3）数据挖掘：运用数据挖掘算法，从大量数据中提取有价值的信息；（4）数据存储：将处理后的数据存储至数据库，便于后续查询和分析。4.2人工智能算法应用4.2.1顾客行为分析通过对采集到的顾客购买行为数据进行人工智能算法分析，可以实现对顾客购物习惯、偏好的挖掘。具体应用如下：（1）聚类分析：将具有相似购物行为的顾客划分为同一群体，为精准营销提供依据；（2）关联规则挖掘：发觉顾客购买商品之间的关联性，为商品推荐和促销策略提供支持。4.2.2商品推荐基于顾客行为分析结果，运用协同过滤、矩阵分解等算法，为顾客提供个性化的商品推荐。具体步骤如下：（1）构建用户商品评分矩阵；（2）采用矩阵分解算法，预测顾客对未知商品的评分；（3）根据评分，为顾客推荐评分较高的商品。4.3用户界面设计与优化4.3.1界面设计无人售货店的用户界面设计需充分考虑用户体验，以下为设计原则：（1）简洁明了：界面布局合理，操作简单，易于理解；（2）美观大方：界面颜色搭配和谐，图标清晰，符合审美需求；（3）交互性强：提供丰富的交互方式，如触摸、语音等，满足不同用户需求。4.3.2界面优化为提高用户界面的可用性和满意度，以下优化措施需采取：（1）响应速度优化：提高系统处理速度，减少用户等待时间；（2）异常处理：对用户操作过程中的异常情况进行友好提示，避免用户困惑；（3）个性化定制：允许用户自定义界面布局、颜色等，满足个性化需求。4.4系统集成与维护4.4.1系统集成无人售货店软件系统需与硬件设备、第三方服务进行集成，以下为集成内容：（1）与硬件设备集成：如RFID、摄像头等；（2）与第三方服务集成：如支付系统、物流系统等；（3）与数据库集成：存储和处理数据。4.4.2系统维护为保证无人售货店软件系统的稳定运行，以下维护措施需采取：（1）定期检查硬件设备，保证其正常工作；（2）对软件系统进行升级和优化，提高系统功能；（3）建立故障处理机制，对系统故障进行及时处理。第五章无人售货店运营与管理技术5.1库存管理技术无人售货店在运营过程中，库存管理是关键环节。本节主要研究库存管理技术，包括以下几个方面：（1）实时库存监控：通过物联网技术，实时采集商品销售数据，动态调整库存，保证商品充足，避免缺货现象。（2）智能补货：结合销售数据、商品周转率等因素，运用大数据分析技术，预测商品销售趋势，实现智能补货。（3）库存优化：根据销售数据，调整商品品类和数量，优化库存结构，降低库存成本。（4）供应链协同：与供应商建立紧密合作关系，实现供应链协同，提高库存管理效率。5.2营销策略与数据分析无人售货店的营销策略与数据分析是提升销售业绩的关键。本节将从以下几个方面展开研究：（1）精准营销：通过大数据分析，了解消费者需求，制定针对性的营销策略，提高销售转化率。（2）个性化推荐：根据消费者购买历史和喜好，提供个性化推荐，提升购物体验。（3）促销活动策划：结合节假日、季节性等因素，策划有针对性的促销活动，吸引消费者。（4）数据分析：收集并分析销售数据、消费者行为数据等，为营销决策提供数据支持。5.3安全管理与风险防控无人售货店在运营过程中，安全管理和风险防控。本节将从以下几个方面展开研究：（1）设备安全：保证无人售货设备的安全功能，防止设备故障或被恶意破坏。（2）商品安全：加强商品质量管理，保证商品符合国家安全标准，防止假冒伪劣商品流入。（3）网络安全：加强网络安全防护，防止黑客攻击，保证消费者隐私和交易安全。（4）风险防控：建立健全风险防控体系，识别并评估潜在风险，制定应对措施。5.4运营优化与成本控制无人售货店运营过程中，运营优化与成本控制是提高盈利能力的关键。本节将从以下几个方面展开研究：（1）运营流程优化：简化运营流程，提高运营效率，降低运营成本。（2）设备维护：定期对无人售货设备进行维护，保证设备正常运行，降低故障率。（3）人员管理：合理配置人员，提高员工素质，降低人力成本。（4）成本控制：通过精细化管理，降低采购成本、运营成本等，提高盈利能力。第六章无人售货店用户体验研究6.1用户体验评价体系6.1.1评价体系构建为了全面评估无人售货店的用户体验，本研究构建了一套用户体验评价体系。该体系主要包括以下几个方面：（1）便捷性：包括购物流程的简化程度、支付方式的便捷性、商品摆放的合理性等；（2）安全性：涉及无人售货店的安全设施、商品质量、个人信息保护等；（3）舒适性：包括购物环境的舒适度、照明、温度、噪音等；（4）互动性：涉及用户与无人售货店的互动方式、信息反馈渠道、售后服务等；（5）购物体验：包括商品种类、价格、购物体验等方面。6.1.2评价方法本研究采用定量与定性相结合的方法对用户体验进行评价。定量方法主要包括问卷调查、数据分析等；定性方法包括访谈、观察等。通过对不同评价方法的综合运用，以全面了解用户在无人售货店的购物体验。6.2用户满意度调查与分析6.2.1调查方法本研究采用问卷调查法对无人售货店用户满意度进行调查。问卷设计包括以下几个方面：（1）用户基本信息：包括性别、年龄、职业等；（2）用户购物频率：包括每周、每月、每年购物次数等；（3）用户满意度：包括对无人售货店的整体满意度、购物体验满意度、商品满意度等；（4）用户建议：包括对无人售货店的改进建议、期望等。6.2.2数据分析通过对问卷调查数据的收集与整理，运用描述性统计、因子分析、相关性分析等方法，对用户满意度进行调查与分析。具体分析内容包括：（1）不同用户群体满意度差异；（2）用户体验评价体系各维度对满意度的影响；（3）用户满意度与购物频率的关系等。6.3用户体验优化策略6.3.1针对性优化策略根据用户满意度调查与分析结果，本研究提出以下针对性优化策略：（1）提高购物流程的便捷性，简化购物步骤；（2）加强安全措施，保障用户人身及财产安全；（3）提升购物环境舒适度，优化照明、温度、噪音等；（4）加强用户互动，完善信息反馈渠道，提高售后服务质量；（5）丰富商品种类，合理调整价格，提升购物体验。6.3.2创新性优化策略在针对性优化策略的基础上，本研究还提出以下创新性优化策略：（1）引入人工智能技术，实现个性化推荐，提高购物体验；（2）开发无人售货店APP，提供线上购物、预约等功能；（3）利用大数据分析，优化商品摆放、库存管理等方面；（4）摸索与周边商业设施的联动，提供一站式购物服务。6.4用户行为数据挖掘与应用6.4.1数据挖掘方法本研究采用数据挖掘技术对用户行为数据进行分析。主要方法包括：（1）关联规则挖掘：分析用户购物行为之间的关联性，为商品推荐、促销活动等提供依据；（2）聚类分析：将用户划分为不同群体，实现精准营销；（3）时间序列分析：预测用户购物趋势，指导库存管理；（4）文本挖掘：分析用户评价、建议等文本信息，优化无人售货店服务。6.4.2应用场景用户行为数据挖掘在实际应用场景中主要包括以下几个方面：（1）商品推荐：根据用户购物历史，推荐相关性高的商品；（2）促销活动：分析用户购物习惯，制定有针对性的促销策略；（3）库存管理：预测用户购物需求，合理安排库存；（4）售后服务：根据用户反馈，优化服务流程，提高用户满意度。第七章无人售货店商业模式创新7.1无人售货店商业模式概述科技的不断发展和消费者购物需求的变革，无人售货店作为一种新兴的零售业态，逐渐成为行业关注的焦点。无人售货店商业模式以智能化、便捷化为特点，通过运用物联网、大数据、人工智能等技术，实现无人化、自助式的购物体验。该模式具有以下特点：（1）无人化：无人售货店无需配备大量员工，降低了人力成本，提高了运营效率。（2）智能化：通过物联网、大数据等技术，实现商品信息、库存、销售数据的实时监控，为消费者提供个性化推荐。（3）便捷化：无人售货店布局灵活，可设置在社区、办公区等便捷位置，满足消费者即时购物需求。7.2无人售货店商业模式创新路径为了适应市场变化和消费者需求，无人售货店商业模式需不断创新。以下为无人售货店商业模式创新路径：（1）技术驱动创新：利用人工智能、大数据等技术，提高无人售货店的运营效率，实现精准营销。（2）服务模式创新：拓展无人售货店的服务范围，如提供快递收发、充电等服务，提升消费者体验。（3）商品组合创新：根据消费者需求，调整商品结构，引入更多高附加值、个性化商品。（4）市场定位创新：针对不同消费群体，开发特色无人售货店，如校园无人店、旅游景点无人店等。7.3无人售货店商业模式案例分析以下为两个无人售货店商业模式的成功案例：（1）案例一：某城市地铁站的无人便利店该无人便利店位于地铁站点，占地面积小，布局紧凑。通过引入人工智能技术，实现无人化运营。消费者在进店前需进行人脸识别，购物过程中可自助结账。该无人便利店在地铁站点附近，满足了上班族和通勤族的即时购物需求。（2）案例二：某社区的无人智能售药机该售药机位于社区内，提供24小时无人售药服务。消费者可通过手机APP预约购药，售药机根据消费者需求自动配药。该售药机解决了社区居民夜间购药不便的问题，提高了居民的生活品质。7.4商业模式优化与推广为了进一步优化无人售货店商业模式，以下措施：（1）加强技术研发：持续投入技术研发，提高无人售货店的技术水平，实现更高效、便捷的购物体验。（2）拓展市场渠道：与各类场景结合，如社区、办公区、旅游景点等，拓展无人售货店的市场份额。（3）提升服务质量：关注消费者需求，提供个性化、高附加值的服务，提升消费者满意度。（4）加强品牌建设：打造具有特色的无人售货店品牌，提高品牌知名度和美誉度。（5）政策支持：争取政策支持，降低无人售货店的运营成本，助力商业模式推广。第八章无人售货店政策法规与市场环境分析8.1政策法规现状与影响8.1.1政策法规现状我国对无人售货店行业的发展给予了高度重视，出台了一系列政策法规以支持其发展。主要体现在以下几个方面：（1）国家层面：国家发展和改革委员会、商务部等相关部门出台了一系列政策文件，鼓励无人售货店等新零售业态的发展，推动产业转型升级。（2）地方层面：各地纷纷出台相关政策，支持无人售货店项目的落地，如税收优惠、租金减免等。8.1.2政策法规影响政策法规对无人售货店行业的影响主要体现在以下几个方面：（1）优化发展环境：政策法规的出台为无人售货店行业创造了有利的发展环境，降低了企业运营成本，提高了市场竞争力。（2）规范市场秩序：政策法规对无人售货店行业的监管和规范，有助于维护市场秩序，保障消费者权益。8.2市场环境分析8.2.1宏观环境无人售货店市场环境受到宏观经济、政策法规、技术进步等因素的影响。当前，我国经济持续增长，消费升级趋势明显，为无人售货店行业提供了广阔的市场空间。8.2.2微观环境（1）消费者需求：消费者对便捷、高效购物方式的追求，无人售货店逐渐成为消费者的首选。（2）技术支持：人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展，为无人售货店提供了技术保障。8.3市场竞争格局8.3.1市场竞争现状无人售货店市场竞争格局呈现以下特点：（1）市场参与者众多：众多企业纷纷进入无人售货店市场，包括传统零售企业、互联网企业等。（2）技术创新不断：企业纷纷加大技术研发投入，以提升无人售货店的智能化水平。8.3.2市场竞争趋势（1）市场集中度提高：市场竞争的加剧，市场集中度将进一步提高，行业领军企业将逐渐脱颖而出。（2）技术创新成为核心竞争力：在市场竞争中，技术创新将成为企业竞争的核心要素。8.4市场发展趋势8.4.1智能化发展人工智能技术的不断成熟，无人售货店的智能化水平将不断提高，实现无人化、自助化购物体验。8.4.2多元化发展无人售货店将向多元化方向发展，涵盖餐饮、零售、娱乐等多个领域，满足消费者多样化的需求。8.4.3区域化发展无人售货店将逐步实现区域化发展，覆盖城市、乡镇等不同区域，提高市场渗透率。8.4.4跨界融合无人售货店将与其他行业实现跨界融合，如物流、金融等，形成新的商业模式。第九章无人售货店技术发展趋势与挑战9.1技术发展趋势人工智能、物联网、大数据等技术的不断进步，无人售货店技术的发展趋势愈发明显。以下是无人售货店技术的主要发展趋势：（1）智能化水平提升：无人售货店将更加注重智能化技术应用，如人脸识别、商品识别、智能支付等，提高顾客购物体验。（2）物联网技术融合：无人售货店将充分利用物联网技术，实现设备间的互联互通，提高运营效率。（3）大数据驱动：无人售货店将运用大数据技术，对顾客消费行为、商品销售数据进行分析，为精准营销和库存管理提供支持。（4）绿色环保：无人售货店将注重绿色环保理念，采用节能环保的设备和材料，降低运营成本。9.2技术挑战与应对策略无人售货店技术发展过程中，也面临着一定的挑战。以下是主要的技术挑战及应对策略：（1）技术更新换代速度较快：应对策略为加强技术研发投入，紧跟技术发展趋势，保证无人售货店技术始终保持领先地位。（2）数据安全问题：应对策略为建立健全数据安全防护体系，保证顾客个人信息和交易数据的安全。（3）技术普及程度低：应对策略为加大宣传力度，提高无人售货店技术的认知度，引导消费者接受和尝试新技术。9.3行业应用前景无人售货店技术在零售行业的应用前景广阔。技