2024年，智能商店制造公司Robomart联合Whale Dynamic、Avery Dennison Smartrac、Zeeba与PIX Moving等伙伴成立了自主零售集体（ARC），旨在推广基于RFID技术的自动驾驶商店。该系统通过手机App召唤，商店在10分钟内自动驶至用户所在地，用户解锁后即可进入车辆内的移动商店，自主选购商品，系统则利用内置的RFID读写器实时监控每件带有被动UHF RFID标签的商品状态，并自动完成结账，整个购物过程实现了无缝、便捷的体验。
Robomart自2021年在加州推出Snacks Robomart和Pharmacy Robomart试点项目以来，其应用已显示出90%的用户重复购买率以及每周平均2.3次的订单频次，证明这一新零售模式在提升消费者便捷性和降低运营成本方面具有明显优势。
一、自动驾驶商店原理
RFID技术通过无线射频信号实现非接触式数据交换，其系统主要由标签、读写器、天线三部分构成。在自动驾驶商店中，每一件商品均嵌入或粘贴RFID标签，标签内存储唯一编码及商品信息；读写器通过天线发射电磁场激活标签并读取数据，最终将信息传输至后台系统进行处理。这种技术突破了传统条形码需视线扫描的限制，支持多标签批量读取和穿透性识别，显著提升了商品追踪效率。
自动驾驶商店的系统架构通常包括以下模块：
RFID标签与商品管理：所有商品配备无源RFID标签，成本低且无需电源，通过电磁感应获取能量并回传数据。
智能感知网络：店内部署多组读写器与天线，结合AI算法优化信号覆盖范围，确保全区域无死角识别。
自动化结算系统：消费者离店时，门禁处的读写器自动扫描商品标签，通过绑定的支付账户完成扣款，实现“即拿即走”体验。
动态补货与库存管理：通过实时数据监控货架状态，结合自动驾驶机器人或无人机实现自动补货，减少人工干预。
二、应用场景与模式创新
消费者无需身份验证即可自由进出商店，商品标签与结算系统直接关联。例如，阿里巴巴的“盒马鲜生”通过RFID技术实现快速结算通道，消费者离店时系统自动识别商品并扣款。
结合AI与SLAM（即时定位与地图构建）技术，购物车可自动跟随用户，并通过内置RFID读写器实时更新购物清单。用户还可通过语音交互查询商品信息，提升购物效率。
自动驾驶技术赋予商店“移动性”，例如通过无人驾驶货车或机器人搭载货架，在特定区域（如社区、办公区）动态调整位置，实现“货找人”的精准服务。
三、有优势有挑战
高效运营：RFID支持批量扫描，单次可读取数百个标签，显著缩短结算时间。
精准管理：实时库存数据与动态补货系统可将缺货率降低至1%以下，同时减少商品损耗。
用户体验升级：全自动化流程消除排队等待，结合个性化推荐算法增强用户粘性。
成本压力：尽管无源标签成本已降至0.1-0.5元，但大规模部署仍需高额硬件投入（如读写器、天线网络）。
技术瓶颈：金属或液体包装可能干扰RFID信号，需优化标签设计或采用高频段技术解决。
隐私争议：用户行为数据的采集与存储需符合GDPR等法规，防止信息泄露。
四、行业展望
随着ISO/IEC等国际组织推动RFID技术标准统一，跨区域、跨品牌的无人商店网络有望形成，促进供应链协同。未来商店将融合计算机视觉与RFID技术，例如Amazon Go的“多模态识别”模式，通过传感器融合提升识别准确率至99.9%。RFID技术还可优化库存周转率，减少食品浪费和过度包装。例如，欧洲部分超市已通过动态定价算法，将临期商品自动折扣销售。
基于RFID技术的自动驾驶商店不仅是零售业的效率革命，更是“人、货、场”关系重构的起点。尽管面临成本与技术挑战，其核心价值在于通过数据驱动的精细化运营，为消费者提供无缝化服务，同时助力商家降本增效。未来，随着5G、边缘计算等技术的成熟，这一模式或将成为智慧城市生态中不可或缺的节点。
