从饮料冰柜到食品货架:AI如何看清每一厘米的零售终端真相中性

2026-06-01 22:17:25
来源:IT之家
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正值 FBIF2026 食品饮料创新大会在杭州举行,全球食品高层共探破局之路。朗镜科技也来聊点更实际的 —— 一瓶饮料在冰柜里旋转了 180 度,一包薯片被摆错了货架层数。这些难以察觉的细节,正在悄悄吃掉品牌每年巨额终端费用。

今天,朗镜科技不谈概念,只讲两个真实案例 —— 分别来自饮料与食品行业的头部品牌。

饮料篇:冰柜场景下的多重识别挑战

一家占据即饮市场重要份额的头部饮料企业。其面临的挑战非常典型:全国数百万个终端冰柜,每月产生海量巡检照片。而冰柜场景的复杂性,让传统计算机视觉模型识别率大幅下降。

· 产品旋转:消费(883434)者拿起又放回,瓶子转了 180 度。传统模型习惯识别正面标签,一旦露出背面或侧面就容易“失明”。同一系列多种口味,包装高度相似,仅靠局部特征难以区分。

· 冰柜关门拍摄:反光、雾气、昏暗灯光叠加,图像质量大打折扣,传统模型误判率飙升。

· 产品“躺平”:狭小冰柜里,瓶子被斜放甚至横躺。人眼能推理出“这是 XX 茶”,但模型识别难度显著增加。

· 小店场景复杂:冰柜旁堆着纸箱、挂着塑料袋、贴着促销海报,背景干扰物多且杂乱。

朗镜科技自研图像识别技术,针对上述难题逐一击破。

成果不止于识别:SKU 识别、层数识别、节数识别、冰箱品牌识别、陈列形式识别、门头查重…… 全维度 KPI 自动化计算。

食品篇:当货架的“一厘米”决定亿级生意

另一家全球知名的休闲食品(884233)巨头,关注的不只是“放了什么”,更是“放得对不对、够不够、有没有造假”。

· 场景识别:货架、端架、收银台、地堆 —— 不同场景 KPI 不同。朗镜科技采用“小模型快速分类 + 多模态大模型兜底难例”的级联架构,兼顾速度与精度。

· 店间查重:照片相似度比对,自动标记雷同图像,人工复核,杜绝一图多用。

· 丰富度识别:货架空间能放 10 包,实际只放了 6 包。朗镜科技通过产品宽度和层板宽度比对,直接量化销售机会损失。

· 纵深识别:通过分析产品排列纵深,判断前排陈列、后排空置的摆拍行为。

最终,该客户的终端数据质量大幅提升,虚假陈列申诉率显著下降。

饮料与食品的终端识别,技术侧重点各有不同:

· 饮料冰柜场景:物理环境干扰大(旋转、反光、躺倒、小店杂乱),对识别模型的抗干扰能力要求更高。

· 食品场景:业务判断维度多(合规性、摆拍、丰富度、价格逻辑),对识别模型的业务理解与推理能力要求更高。

朗镜科技在长期服务于中国食品(HK0506)与饮料行业众多头部品牌的过程中,持续积累并融合了两个方向的技术经验。

常见问题

Q1:冰柜里的瓶子转个方向或被躺倒,传统模型容易漏掉,朗镜科技有什么解决办法?

A:传统模型习惯识别正面标签,一旦露出背面、侧面或瓶子被斜放横躺,识别率大幅下降。朗镜科技自研图像识别技术,针对“产品旋转、关门反光 / 雾气 / 昏暗、产品躺平、小店背景杂乱”等冰柜复杂场景做了专项攻克,有效提升识别稳定性。

Q2:对于担心终端人员“摆拍造假”(比如只摆前排、一图多用),朗镜科技如何应对?

A:朗镜科技在食品休闲品类客户中采用了三类手段。一是纵深识别:分析产品排列纵深,判断前排陈列、后排空置的摆拍行为。二是店间查重:通过照片相似度比对,自动标记雷同图像,人工复核,杜绝一图多用。三是丰富度识别:比对货架理论可放数量(层板宽度 ÷ 产品宽度)与实际摆放数量,量化销售机会损失。从实际效果看,应用后,客户“终端数据质量大幅提升,虚假陈列申诉率显著下降”。

Q3:饮料和食品的终端识别,技术侧重点有什么不同?

A:在饮料冰柜场景,物理环境干扰大(旋转、反光、躺倒、小店杂乱),对识别模型的“抗干扰能力”要求更高。在食品货架场景,业务判断维度多(合规性、摆拍、丰富度、价格逻辑),对识别模型的“业务理解与推理能力”要求更高。朗镜科技在长期服务两类头部品牌的过程中,持续融合了两个方向的技术经验。

Q4:朗镜科技能自动计算哪些终端 KPI?

A:饮料冰柜场景可实现的自动化 KPI:SKU 识别、层数识别、节数识别、冰箱品牌识别、陈列形式识别、门头查重。食品场景则侧重场景识别(货架 / 端架 / 收银台 / 地堆)、店间查重、丰富度、纵深等。

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