构建一体化商品建模系统，完成SKU采集、标定、训练、测试及迭代，匹配大规模商品数据库，基于AI深度学习算法，持续训练、迭代，自动学习；依托使用场景创新设计图像分割技术和图片分类算法以及环境剔除技术，完成对智能货柜商品、货架陈列排面的快速、准确识别。

通过多摄像头多图协同纠错技术，完成物体核心特征识别，通过行为识别与跟踪技术，运动物体跟踪识别技术，结合动态背景虚化技术，准确识别拿取动作，完成人体分析识别过程，形成大数据行为动作库不断迭代与大规模学习训练，持续进化完善。

通过深度自学习计算，实现面部检测、跟踪、比对、查找与活体检测等完成面部识别。

基于高频无源芯片读取，构建大数据库，持续优化防碰撞算法，动态调整Q值，调校信号输出，芯片低功耗准确识别，可快速准确识别大量无序陈列商品。

实时收集智能设备、边缘计算端、服务器端的数据，大规模异构数据存储结构化、非结构化、半结构化等数据，根据不同数据类型和业务类型存放在关系数据库或非关系数据库中，支撑实时数据分析和离线数据分析，构建人工智能数据管理平台，覆盖数据获取、处理、标注、管理与数据安全等多个维度。

基于人工智能和云计算技术，建立深度学习引擎，完成数据、算力和算法的布局，实现人-货-场的数字化；面向客户需求，在实时大数据库与高性能数据仓库支撑，秒级响应基础上构建高效数据指标体系，提供多维、多粒度数据分析能力，多维交叉分析多层下钻分析输出运算结果。

基于数据采集、数据分析和数据推荐系统，面向商业需求，依托实时数据分析、离线分析与深度运算，构建数据采集、智能预警、智能反馈的数据处理流程，提供详细的系统运营数据，打造数十种数据分析模型，并可随意调用算法模块和灵活的数据组件、快速定制任意的运营报表，为运营策略制定提供实时数据支撑。