小萌科技于近期推出了“智眸”系列無人货柜，通过基于 AI 的计算机视觉技术，实现了“开门取货，关门结账”功能，并配备了整套 to B 管理后台，为后续的货品运营提供了便捷保证。
　　近日，创业邦（微信搜索：ichuangyebang）对其CEO顾勤伟进行了专访，核心内容如下：
　　创业邦：为什么选择“无人货柜”作为切入点？
　　顾勤伟：虽然从短期来看，我们所做的事情都和无人货柜相关;但从长期来看，我们的目标是打造一支优秀的视觉算法团队，并逐步在其他领域也实现应用。
　　而之所以选择无人货柜切入，首先是基于我们核心团队此前积累的资源和这个领域比较契合。
　　我本人毕业于复旦大学计算机系，在著名芯片公司Intel、互联网公司猎豹移动，以及小米生态链企业先后有10多年的工作经历，负责过大型跨国团队协同工作，在算法集成、系统集成上有非常丰富的经验，同时曾一度负责猎豹移动海外事业部的商业变现工作，有过亿级日活产品的运营经验。
　　我们核心部门的多位同事也分别来自复旦、交大等名校，算法组由多位海外留学归国的博士组成，他们在计算机视觉的深度学习上有10多年的深度研究，属于行业内的领先人士。
　　其次，虽然“无人货架”概念经历了市场“九死一生”的考验，热度暂时收敛;但从长远来看我认为“无人零售”这个概念并不会就此陨灭，假以时日势必会如“共享单车”一般普及，况且我们的产品同“无人货架”完全不同，可以说是其产品形态的 2.0 版本。据报道，开放式货架的货损率在15%?30%，而我们同类产品的货损率几乎为零。
　　创业邦：无人货柜同自动售货机，比如“友宝”相比，有何异同？
　　顾勤伟：我们的无人货柜同自动售货机还是有比较大区别的，大概可以分为四点：
　　1、体验不同。
　　无人货柜的商品是可以真正让用户摸得到、看得着的，比如酸奶，大多数人是要看一下保质期的，而这类商品在自动售货机甚至很少见到。
　　2、商品种类可拓展性不同。
　　自动售货机的商品拓展相对来说非常麻烦，举个例子，比如说脉动，它的瓶身比常规的饮料瓶要大一些，这就需要改造所有机器的出货通道才能实现，据我所知，一些自动售货机企业花了几年时间才实现了对脉动的兼容。
　　而无人货柜的商品拓展就非常简单了，只需要从云端导入训练好的识别模型即可，然后补货员直接放到柜子中就可以直接上架。
　　3、容错率不同。
　　自动售货机由于属于机械设备，一旦货道卡住，很可能整台机器都无法使用，更别提各种小毛病，比如拍了瓶咖啡，出来瓶奶茶;明明购买了商品却没有出货等等。
　　反观无人货柜就没有此类烦恼，即便一次购买流程出现异常，所影响的也仅仅是一次交易而已。
　　4、运营方式不同。
　　首先，在上货方面，自动售货机的运维人员需要经过几周甚至上月的培训才能真正上岗;而无人货柜，正常的运维人员一天就能掌握。
　　其次，在运营效率上也有所不同，自动售货机由于缺乏相关机制，无法实时知道机器内各品类的商品数量，在实际运营中只能根据订单数反推商品数量，甚至如果是没有联网支付功能的自动售货机，只能根据运维人员的经验决定是否需要补货。
　　而我们的无人货柜由于加入了人工智能的“商品识别”技术，可以实现实时盘货，柜子内的商品品类及数量在后台一目了然。
　　创业邦：在硬件创业过程中您和团队踩过哪些“坑”？
　　顾勤伟：踩“坑”这件事在硬件创业中其实在所难免，强如小米及小米生态链企业，也不能幸免。我们遇到的第一个比较大的问题是摄像头起雾，以前我们做视觉相机的时候从来没有在冷柜环境下使用过。
　　问题出现之后，算法团队进行了深度探索，在起雾监测、除雾方面投入了很大精力，最终得到了一套稳定的解决方案，并申请了相关专利。第二个问题就是，由于我们的产品可以说是基于冷柜做的二次开发，所以在设计过程中，我们希望能够将 AI 功能部分模块化，这时候就遇到了“凝水”的问题，它会导致偶发性的通讯问题或短路。
　　所以在插拔过程中的实体接头就变得尤为重要，这件事情虽然很小;但我们也花了很多时间去筛选市面的解决方案。
　　创业邦：未来您有哪些规划？
　　顾勤伟：未来我们会继续打磨“无人货柜”产品，以及配套的软件后台。
　　目前，我们已经同微盟达成了战略合作关系，后续将依托微盟 1400 家代理商全面将业务铺开;同时在软件系统中也会将微盟的会员及用户营销引入其中。未来，小萌科技的定位绝不仅是硬件提供商，而更多的是一个优秀的视觉算法团队，基于此我们将探索更多落地行业。