常常去便当店买东西，大家必然注意过这样的事：便当店店员一般是 1-2 人，他们在一天中空闲时间是足够维持店内正常运转的。可一旦到了早餐、午餐这样的时间点，或者这家便当店位于火车站机场内，就会在一些很集中的时间段涌入大量顾客，这时候 2 个人的效率是跟不上的。
很明显的感受是，你可能在饭点去便当店买了一包饼干或者一瓶汽水，也要排队好几分钟，假如前面的人恰好买了不少东西，这个时间就拖得更长，这种糟糕的体验很多人都遇到过。
怎么办？
给店里增加人手？这个措施在人力成本越来越高的今天似乎并没有优势，相反，如果为了提高效率，那么是不是更高的自动化更容易实现这个目标？
想象一个无人便当店，从你进门的那一刻，内部的摄像头能看到你拿了些什么，或者又放下了什么，而且开始加入虚拟购物车中，比及你挑选好东西后，想要出门只需要按下指纹或者刷脸支付，它会自动通过手机上的app进行扣款，结账过程只需要你在手机上确认就好，再也不消排队，你只要拿着东西就能直接出门去，听上去是不是很酷很便利？
无人便当店的想法以前也有人尝试，但去年Amazon GO的出现才让大家对其有了新的认知，因为过去我们见到的无人便当店，其实属于「自助式」结账，你需要在挑选好之后本身扫码结账，相当于去做本来店员做的事。所以对消费者的体验并不够好，但在前段时间芝麻信用并肩计划（STS）创新项目路演会场，我就看到了Amazon GO式商店在中国实现和普及的可能性。
暗暗生长的便当店新未来
QuiXmart（中文名快猫）2014 年在上海推出了第一家智能便当店，尽管当时的无人便当店条件是需要人们在出门时主动进行支付，「先付后享」，但创始人陈海波对未来便当店却有两点执念：
未来要在便当店支付必然是无媒介支付，每个人都会拥有个人的终身ID；
我们身上最便利、安适的支付工具就是我们自己，不是卡，也不是手机，所以去商店拿到东西就不消再像传统方式那样结账。
这两点执念在过去似乎遥不成及，因为那时候有两座大山：
现金支付仍然是主流；
人们没有一个特有的，用于支付的 ID。
但随着近年来技术的发展，这两个问题开始出现突破口。之前曾经和大家谈过，因为移动支付的普及，我们正在朝着无现金社会一步步前进，假以时日，我们终将告别现金。而与此同时，当我们使用移动支付软件时，我们已经开始用本身的指纹、面部、虹膜等信息来进行验证，这意味着我们正在拥有本身并世无双的支付 ID。
（QuiXmart 便当店样板之一：进门需要通过手掌信息录入）别的，陪同着机器学习、人工智能技术的发展，我们又开始有能力让机器在一些方面赶上甚至在将来超过人类，君不见 AlphaGo 已经能够在围棋上战胜人类，而这一点在几年前还被人们认为是不成能的事情。
看似差别形态，实则同样目标
在本年微软 Build 2017 开发者大会上，我们就见到了基于机器学习和人工智能技术实现的工厂智能办理体系。通过摄像头捕捉人脸、工具等信息，并被云端的机器学习技术识别，从而为办理员推送现场情况，摄像头将来能认出来谁是谁，或者放在地上的是什么物体，判断可能存在的隐患并及时通知用户。
（Build 2017 大会上展示了基于深度学习识别物品的能力）QuiXmart的识别同样基于机器学习，提前将商店中的货物信息通过摄像头记录在数据库中，并对这些商品做出标签（包孕价格、名称等信息），只要你拿起商品，摄像头都会记录下来并加入购物车中（如果人比较多是否会挡住摄像头则是一个疑问）。当你进入和离开商店时，摄像头能通过面部信息或者手掌、指纹等个人生物信息对你进行确认，付账信息直接推送到手机上的手机钱包中，几乎是一个完美的「拿上就走，不消排队」的抱负状态。
实际上，在无人便当店这件事上，国内有着差别标的目的，QuiXmart 只是其中一种，但在现阶段还难以达到规模化程度。所以比拟之下，国内其他公司选择了看起来更易操作的模式。
好比在去年8月在广东落地的缤果盒子，采用的方法是三步走：
扫二维码，线绑定手机，之后开门，然后挑选物品；
选好物品后拿到前台感应区，这时会自动识别你购买的物品并计算价格；
能通过手机扫码支付，付款后系统自动开门。
