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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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）