解决问题一：生鲜打称排队因为生鲜商品是高频消费商品，所以经常会有下班高峰期，周末，活动促销等排队打称的场景出现，疫情的出现，更是让生鲜需求旺盛了许多，而排队根本原因是打称的效率赶不打称排队的速度。元芒数字发现，阻碍打称效率的原因，是打称员需要背100-200个条码。打秤员拿到商品的时候需要做的是：

1、大脑辨别商品是哪个

2、然后将商品放上电子秤

3、思考该商品对应的条码

4、输入商品PLU码

5、最后贴上标签。

整个环节，人为参与的因素较多，所以想要提高效率，只能从人员上下手，比如找更灵巧的打称员，想办法留住已经熟悉的打称员。而这些都具有不确定性。而且为了维护这些会产生一定的成本。

而排队打秤会产生的后果肯定也是负面的。现在的年轻人有时间成本的概念，在排队面前，他们可能会选择线上，或者其他不需要排队的门店，留下的可能就是价格敏感的，有时间的排队的老年人了。即丢失了客户，也影响了客户结构。

解决问题二：培训时间久，人员流动快，人力成本高。

虽然，现在失业率很高，但是这也有部分原因是为了获得更好的就业而选择性失业，所以失业并不影响就业人员工资高的问题。中国人口红利消失依然是大趋势，我们在就职市场上可以看到，在佛山这样的三，四线城市的打秤员的工资最低都是4000元。且工作勤快，吃苦耐劳的店员，服务态度好，服从管理的店员就更难招了，这一点，可能每个门店的店长就很有共鸣了。然而通过了一周的甚至半个月的培训，说不定因为各种原因，短短几个月就离职的，也大有人在。下一个店员，又从零开始，犯着刚走的那个人之前犯过的错

解决问题三：数据缺失，防损防盗工作难以进行。

现在，大多数的商超和社区生鲜店，大多都已经实现了数字化的管理，但是，目前的管理，做的比较好的，都是标品，而生鲜品而言，确是一大难点，生鲜品由于蒸发，变质等损耗严重，所以精细化管理比较难。尽管收银的时候结算的时候会有明细通过ERP进行管理，而大香蕉贴着小香蕉的标签卖出去了，收银员也不得而知。

智崎，如何通过AI实现自助化称重收银？

智崎将条码秤秤和AI结合起来共同解决了以上的问题。只要将商品放上AI智能识别，商品放上秤，AI软件就能一秒识别出商品，不需要背条码了,效率得以提升，且稳定可持续；WIFI就可以链接同步收银秤。

客户自助操作，多台设备只需要一个店员处理现场疑问就好了，店员人数下降，人力成本减少了；

识别前十准确率98%，后台有识别图片，数据化管理，精品贱卖等违规操作有迹可循，防损防盗功能实现了。

项目效果

目前，智崎已经在多家大型生鲜超市及卖场进行试点，所有的数据都表明，AI智能电子秤在各方面的数据都优于现在的普通智能电子秤。未来，AI电子秤将会取代普通的电子秤，进入大众的视野中。

多个试点项目后，得出整体效果：

上线1周，准确率90%左右；

上线2-3周，准确率95%左右；

上线1月，准确率基本稳定98%以上。

平均每次打秤在3秒内完成。

随着使用次数的不断增加，AI会在云端不断的自我学习和自我优化，其中一家日均打称次数较高的的某试点客户，其生鲜果蔬SKU约300个，日均打秤500次，识别准确率已经达到了99%，全方位赶超技能熟练的打称员了 。

问答

当然，由于该产品属于颠覆式创新产品，所以，大家对于新鲜实物也有很多的好奇和质疑。以下是我们收集到的一些大家比较关心的。我们也做了整理，在此分享：

问：电子秤可以识别袋装商品吗？

答：可以，只要是肉眼可以看穿的包装袋，电子秤都可以识别，包括有的带有网格袋的白色泡沫，也能识别（见上面实拍视频第二件商品），且不影响准确度。

问：我们超市的品种很多，是否可以支持？AI学习的时间需要多久？

答：可以，该KA客户目前的商品有400多种。学习的时间大概是1周。

问：如果有新品了，如何让设备进行学习？

答： 系统支持自动上新，新品在称重设备上打印过一次价签，后续就可以推荐出来。

问：同一种水果，比如小台芒，香妃芒等，能否进行识别？

答：可以识别，只要大小，颜色稍有不同，都是可以被识别。若肉眼无法识别，则可以通过贴标区分，或者店员在显示的页面进行选择。

问：如果是识别库中没有的商品，是否可以支持打单？

答：可以，系统支持搜索功能，如果商品不在识别库中，可以通过模糊搜索的方式快速找到。

问：电子秤对现场环境有什么要求吗？

答：跟正常电子秤要求一样，稳定、整洁可以称重即可。