（作者是中国市场学会理事，广东外语外贸大学经济学教授，研究生导师）
也正是借助于时下多方合成技术以及未来技术深耕的拱卫与撑托，无人便利店这一新的物种才不会昙花一现。
一方面，视觉感知技术与RFID技术帮助商家采集到的消费者行为数据以及货架商品的数量，零售商在精解数据的基础上将相应信息发送到制造商、分销商那里，或者制造商与分销商完全能够共享数据，并以此为基准在整个供应链环节完成产品的设计、制造与输送。
也就是当顾客通过防盗门时，重力传感器被触发，门禁控制主机激活RFID标签读取器和微波雷达工作，RFID读取器将读取相关商品信息，查询后台服务器检测商品是否已完全结算。当检测出存在未结算商品，提示音就会响起，同时大门不打开；相反，当门禁系统感应到顾客全部买单成功，大门就会自动打开。
一般而言，每一种商品就会出现一个SKU，一种产品的每一款商品也有一个各自的SKU，一款商品如果出现多种颜色，还会出现多个SKU，SKU不同，商品的编码也不一样。商家根据SKU技术，就可以准确判别商品不同种类的库存状况，并在实际库存环节就能识别出终端市场销售趋势，从而反过来灵敏而准确地安排仓储。
换言之，人脸识别技术、感知技术以及RFID技术，只有在经过了大数据的统计和优化之后，才在商家眼中变得有参考价值；离开了大数据技术，供应链技术与物联网技术就只能是瞎子摸象。
目前来看，虽然没有任何一个零售商具备一切技术的自我开发能力，但互联网巨头的技术优势却是不言而喻的，像亚马逊、阿里巴巴等，就完全可以通过对外有偿输出技术方案，形成对体外无人零售店扩散的支持。同时市场上也不乏专业技术服务商，而且它们还得到了风险投资资本的追捧，其后续技术开发能力值得期待。
这其中运用的就是视觉感知技术，而且这种技术目前也广泛应用于线下无人便利店之中。比如用户进店后停留多长时间？在哪个区域停留的时间最多？哪些商品被更多的关注？触碰过哪些商品？用户经常会购买哪些商品等等，视觉感知技术都会将这些信息传送到商家手中。
在线购物的用户都知道，只要自己在购物网站中点击和浏览过某商品，无论是否购买，相关和电脑页面都会在接下来的数日中推送该商品；对于商家而言，不仅能够看到用户鼠标点击的数量、鼠标停留时长，还能看到顾客的搜索关键词以及最终是否下单等系列信息。
看得出，无论是人脸识别技术与感知技术，在销售始端与购买终端对用户特征与行为的感应和判别，还是RFID技术反应出的货架商品数量状况，以及供应链技术与物联网技术的串联与调剂作用，都离不开大数据技术的有力支持。
对于商家而言，除了在零售终端感知用户需求并作出及时的反应外，动态货架的智能化能力，还会延伸到商品的采购与配送过程之中，包括怎样才能在最快的时间补足货物？从哪里调货最快与成本最低？如何及时调配到消费者最喜欢或者常购的商品等等。而要灵敏且顺利地做到这些，离不开供应链技术和物联网技术的支持。
作为一种全新的业态，无人便利店看上去是“无人”，而打造出这种别样风致与独特景象的则是多种技术的结合。除了公众所熟知的电脑技术、互联网技术以及微信扫码技术与支付结算技术外，无人便利店还凝聚了更多的前沿技术因子，甚至我们可以说，无人便利店的兴起，就是一场由新技术直接发动的零售业革命。
RFID（无线射频识别）是附着在每一件商品上的电子标签，背后凝结是芯片技术、条码技术与电子通信技术。公众常见的是收银员拿着扫描器对准标签进行结账收款，但在无人店中，RFID与传感器结合起来，就具备了货物捡漏以及防盗的功能。
另一方面，运用物联网技术，无论是制造商、分销商还是零售商都可以找到路线最短与效率最高的物流匹配资源，特别是零售商还可以通过视觉感知技术，分析消费者行为，决定产品仓储的地点，也就是远一点的仓库放购买频次低的，离店面近一点的仓库则放置购买频次较高的商品。
对于零售商而言，凭借大数据技术的支持，可以实现零库存与精准销售；对于制造商而言，大数据技术能够帮助它进行个性化定制；对于分销商而言，也能够凭借大数据技术完成产品的精准投放。
在此基础上，商家便可以对客流状况，用户的年龄、性别、体貌特征以及消费偏好做出精准的分析。同时，有RFID技术的协助，及时弄清货架上物品的存货情况，以此为基础快速的调拨和补货。
必须指出的是，在供应链的仓储环节，制造商、分销商与零售商还有一项通用技术，即SKU物体识别技术。SKU是Stock Keeping Unit的简称，意思为库存量单位，可以用件来计量，也可用盒、托盘等为单位来计数。
走近无人便利店，除了可以通过扫码让店门打开外，更加方便的手段就是“刷脸”进入；入店挑选商品，店内摄像头还会对人脸以及顾客的动作进行两次捕捉，包括顾客拿了什么商品，是拿在手里、揣在怀里还是塞进兜里、或者藏进背包里，都会被识别出来；等到买到物品离店出门，账单也会随后迅疾地发送到消费者手机上。
这一无需排队、自动结账的购买过程得以完成，背后依靠的是人脸识别算法、电脑视觉分析以及感应器整合等技术，当然更深层的还有属于人工智能的深度学习技术。目前，Amazon Go以及中国阿里巴巴的淘咖啡，都是这些综合技术的杰出应用者。