把商品放上秤台，摄像头自动认出这是什么，单价和金额当场算好。生鲜、水果、卤味熟食、散装零食、炒货都能识别，员工不用再背几百个商品码，新人上岗当天就能独立收银。
不是员工不认真，是让人去背几百个商品码这件事本身就不牢靠。
蔬果、熟食、散装零食的编码加起来几百个，记不住就上不了岗，员工一换人培训又得重来。
同样一堆绿叶菜，单价能差好几倍；一按错就是短款长款，月底对账才发现，钱早就漏出去了。
顾客挑完菜排着队，收银员还在翻码表找编号，队伍越排越长，有人扔下东西就走了。
进了多少、卖了多少、报损多少全靠估，哪些品类在亏钱，账上给不出答案。
整个过程不到一秒，收银员要做的只有一件事 —— 把商品放上去。
商品落到秤盘的一瞬间，系统读到重量，同时触发识别。
秤上方的识别摄像头拍下商品图像，自动裁出商品主体。
神经网络把图像和商品库里的样本逐一比对，锁定最接近的品类。
品类和单价自动填进收银界面，收银员确认即完成，这次图像同时被收进样本库。
识别只是入口，真正省下人力的是它背后这一整套配合。
每次成交的图像都会进入样本库，算法在识别的同时持续学习。门店的光线、包装和摆放习惯被一起记住，用得越久认得越准。
一放一点就完成，识别在 1 秒内出码。新人上岗不用先背码表，当天就能独立站收银台。
商品库覆盖生鲜、果蔬、卤味熟食、散装零食、炒货等 3 万种以上商品，门店自己的新品随时可以在后台拍照添加。
神经网络算法对人手入镜、保鲜袋遮挡、商品堆叠这些真实场景做了适配，单次识别准确率可达 99.9%。
支持外接 AI 摄像头，不限定秤的型号，Windows 与安卓收银系统都能接。断网期间照常称重收银，数据等恢复后自动上传。
店里已有电子秤不用整套换掉，加装识别摄像头就能获得 AI 识别能力，投入比换新低得多，当天装完当天能用。
原来一个称重区域要配收银员和标签员两拨人，现在一拨人就能兼顾。
生鲜和散称柜台的活分两块：一块是站在秤前收银，一块是按品种打价签。上了 AI 识别之后，打价签这块交给算法，人员配置直接少一半。
收银员轮岗 2 人 + 标签员轮岗 2 人，按每人每月 3500 元算，一年人工支出约 16.8 万。
打价签的工作由识别算法完成，只留收银员轮岗 2 人，一年人工支出约 8.4 万，比传统配置一年少支出约 8.4 万元。
以上为门店常见人员配置下的测算示例，实际节省取决于门店规模、营业班次与商品品类结构。示意图中标注的「近 10 万元」为整数口径，按本例细项测算为一年 8.4 万元。想算自己门店的账，把业态和秤位数量告诉我们就行。
门店面积、客流和商品结构不同，配法也不一样。下面四档按常见门店情况划分。
两种走法：整套换 AI 一体秤，或者在旧秤上加装识别摄像头。
下面这几个数字，是门店最关心的部分。
把门店业态、面积和秤位数量告诉我们，我们按你的实际商品结构判断识别可行性，并给出设备配置与预算。河北及周边地区可上门安装调试。
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门店老板问得最多的六个问题。
AI 识别称重方案
