揭秘 Amazon Just Walk Out：一位 RFID 工程师的分析

亚马逊的"Just Walk Out"技术曾承诺要彻底改变零售便利性，但最近的业务调整表明，单纯依靠视觉识别架构在工程上存在巨大障碍。通过 Nextwaves RFID 工程师的视角来审视这套系统的机制，我们可以发现概率跟踪与确定性数据之间的本质区别。这也证明了，想要实现大规模的防损和精准库存，射频识别（RFID）才是未来的核心。

从视觉识别到无线射频的战略转型

亚马逊最初的"Just Walk Out"模型是基于计算机视觉（CV）构建的。这套架构依赖吊顶摄像头、重量传感器和视觉几何算法。系统会跟踪顾客，识别像苏打水罐这样的硬质物品，然后从账户扣费。这在快消品（CPG）领域很管用，因为盒子和瓶子的形状是固定的，视觉特征非常稳定。

但软质商品打破了这种模式。服装类产品带来了摄像头无法高效解决的工程挑战。

几何难题：为什么摄像头搞不定衣服

计算机视觉算法需要稳定的视觉模式。但衣服缺乏结构刚性。你拿起一件 T 恤时，它会变形、折叠或皱成一团。这些多变的形状会让视觉训练模型感到困惑。一旦几何形状发生改变，摄像头就很难再精准识别这件商品了。

区分尺码是更大的技术风险。想象两件一模一样的黑色 T 恤，一件是 S 码，另一件是 XL 码。对于安装在天花板上的摄像头来说，挂在衣架上的这两件衣服看起来完全一样。如果没有直接视线，视觉传感器很难读取领口内的标签。CV 无法提供精准库存管理所需的 SKU 级数据。

UHF RAIN RFID 正好解决了这些问题。 无线电波可以穿透织物。读写器会读取标签上唯一的电子产品代码（EPC）。系统能瞬间识别出具体的单品、尺码和颜色。它不需要"看"到商品，只需要"听"到标签的信号。

运营转变：预授权 vs. 先逛后付

最初的"Just Walk Out"方案强制要求一种特定的用户行为："闸机入店"。你必须先刷信用卡或扫描手掌才能进店。这增加了购物门槛，会让那些只想随便看看、不想被绑定的散客望而却步。

而 RFID 版本实现了"先逛后付"的体验。这更贴近传统零售：你可以自由进店，挑选商品，技术只在出口处发挥作用。

视觉处理的技术局限

计算机视觉（CV）擅长跟踪硬包装。罐头、盒子和瓶子能保持恒定的形状。摄像头根据几何形状和颜色来识别这些物品。但软质商品打破了这种模式。当顾客拿起、揉皱或搭在胳膊上时，T 恤的形状一直在变。视觉算法很难为这些易变形的物体维持一个持久的身份标签。

区分尺码是更难的工程挑战。在吊顶摄像头看来，S 码和 XL 码的球衣长得一模一样。如果没有读取条形码，视觉系统就缺乏区分这些细微差别的数据。零售库存系统需要 SKU 级别的精度。CV 靠的是估算，而 RFID 靠的是验证。

对比：视觉跟踪 vs. UHF RFID

Nextwaves 整合策略

Nextwaves 将 UHF RFID 硬件与视觉追踪技术结合在一起。摄像头负责盯着顾客，RFID 读写器负责盯着库存。你只需要在服装等软性商品上贴上 Nextwaves UHF inlay。这些标签会发送唯一的电子产品代码 (EPC)，出口处的读写器能瞬间抓取这些数据。

系统会将特定的 EPC 码与顾客的虚拟购物车关联，从而避开了视觉识别的局限。哪怕衣服被揉成一团，发出的信号也完全一样。电子产品代码始终保持不变，无线电波能轻松穿透织物层。无论商品处于什么状态，你的系统都能精准识别出它是哪一件。

实施架构

在特定的区域边界部署 Nextwaves 硬件。对于高流量环境，我们建议采用以下配置：

• 顶部读写器：在出口通道安装 Nextwaves NW-800 系列读写器。这些设备每秒能处理 1,000 个标签。
• 圆极化天线：这种配置能最大限度提高乱放标签的读取率，无论标签是平放还是立着都能被精准捕捉。
• 源头贴标：在生产阶段就植入 UHF inlay。这能确保商品在进入货架前实现 100% 的标签覆盖。

运营成果

改用 RFID-视觉混合系统的零售商反馈效果立竿见影。库存准确率从 65% 飙升至 99%，商品损耗也随之下降。你不再需要猜测库存水平，而是能确切知道哪些商品离开了商店。

立即行动：接入 Nextwaves RFID 硬件，彻底解决软性商品的识别难题。联系我们的工程团队进行现场评估。

拆解硬件堆栈

RAIN RFID 基础

亚马逊的 Just Walk Out 架构建立在被动式 UHF (RAIN) RFID 技术之上。正是这项技术支撑了"拿了就走"的购物体验。它利用电磁场来识别和追踪标签，不需要视线接触。要复制这种效率，你必须了解其中的核心组件。这套系统并没有使用什么神秘的黑科技，而是采用了针对高密度场景优化的高端商业标准硬件。

艾利丹尼森 (Avery Dennison) 传感器标签

该系统对单品级的灵敏度要求极高。亚马逊集成了艾利丹尼森的先进 RFID 传感器标签。当商品重叠或堆叠时，普通标签往往会失效。而高灵敏度的 inlay 能确保读写器识别出埋在牛仔裤堆里或挤在购物袋深处的标签。这些标签在读写器扫描时反应极快，能提供精准定位所需的信号强度。你需要这种级别的性能来区分购物车里的商品和旁边货架上的商品。

Impinj 读写器平台

读取基础设施依赖于 Impinj 平台。亚马逊利用 Impinj 读写器芯片和天线阵列构建了"定制化读写架构"。普通的移动端读写器无法处理繁忙出口的巨大吞吐量。这种架构每秒能处理数百次读取，并在数据传送到云端前先在边缘侧进行处理，从而大幅降低延迟。Nextwaves 建议需要实时可见性的物流客户也采用类似的高性能读写配置。

组件规格

硬件堆栈优先考虑速度和空间精度。请参考以下核心规格：

• 频率范围：UHF 860-960 MHz，确保全球兼容性和超长读取距离。
• 标签灵敏度：专为近距离堆叠设计的高增益 inlay。
• 读写器逻辑：基于边缘计算的处理方式，即时过滤掉无关的干扰读取。
• 天线阵列：多单元设置，构建出一个 3D 读取区域。

通过架构解决干扰问题

多通道出口容易产生交叉读取干扰。比如 1 号通道的天线可能会误读到 2 号通道的标签。定制化架构通过信号强度指示 (RSSI) 分析解决了这个问题。系统通过测量信号强度来锁定标签的准确位置，并为库存分配"时空令牌"。这些令牌在 3D 空间中追踪商品的移动轨迹，确认商品确实经过了特定的出口。这样可以防止误扣旁边通道顾客的费用。

硬件性能对比

只有将这些特定的硬件层级结合起来，才能实现 99% 的账单准确率。亚马逊、艾利丹尼森 (Avery Dennison) 和 Impinj 的合作充分证明了专业硬件对无人零售的必要性。Nextwaves RFID 方案也将同样的工程原理应用到了供应链现代化中。

解决串读干扰的工程方案

多通道 RFID 部署面临一个核心物理挑战：射频信号外溢。UHF 波段不会被通道隔板挡住，1 号通道的天线经常会读到 2 号通道的标签，这会导致扣错钱。你必须通过严格的算法过滤，把商品准确分配给对应的顾客。亚马逊的"拿了就走" (Just Walk Out) 技术通过接收信号强度指示 (RSSI) 分析和时空令牌解决了这个问题。

信号外溢的物理原理

标准的 UHF RFID 阅读器发射范围很广。在 Lumen Field 或 Globe Life Field 这种高密度零售场景中，结账通道之间仅隔几英寸。A 通道的阅读器在读到本通道标签的同时，也会读到 B 通道甚至旁边垃圾桶里的标签。我们称之为"串读干扰"。硬件屏蔽虽然有帮助，但无法完全消除问题。你需要软件来判断商品的真实位置。

利用 RSSI 数据

RSSI 衡量的是返回无线电信号的功率水平，单位是分贝毫瓦 (dBm)。它可以作为距离的参考。RSSI 值高说明标签离天线近，RSSI 值低则说明距离远或有遮挡。

Nextwaves RFID 阅读器能为每次读取提供精确的 RSSI 值。你可以利用这种差异来过滤噪音。当标签经过闸机时，会产生一个钟形曲线信号：信号起初很弱，在经过天线中心时达到峰值，随着顾客离开而减弱。而相邻通道的静态标签产生的信号则是平稳或持续微弱的。

时空令牌算法

原始读取数据不足以直接用于扣费。亚马逊的工程师使用"时空令牌"法来判断购买意图。这种方法根据三个变量给标签读取事件分配一个唯一的数字令牌：

• 时间：读取的精确毫秒数。
• 位置：报告读取的具体天线 ID。
• 强度：该时刻对应的 RSSI 值。

系统不会把标签看作一个孤立的个体，而是将其视为随时间流动的一系列令牌。算法通过分析这些令牌来计算置信度。如果一个标签同时在 4 号通道产生高强度令牌，在 5 号通道产生低强度令牌，系统就会自动把商品归入 4 号通道。

设定置信度阈值

为了保证准确，你需要设定一个最小差值。只看哪边信号强是不够安全的。信号差值必须超过 10 dBm 才能确认位置。Nextwaves 的软件库自带了计算这个差值的功能。你可以直接过滤掉没通过差值测试的读取记录。这种逻辑能防止数据库里的商品在不同购物车之间"乱跳"。

硬件优化

如果硬件摆放位置不对，算法再好也没用。摆放 Nextwaves UHF 天线时，要尽量减少物理覆盖范围的重叠。宽阔区域建议采用吊顶安装，针对特定通道的隔离则建议侧装。Nextwaves 近场天线能把读取范围限制在 15 厘米内。这种物理层面的限制减轻了软件的处理压力，从源头上解决了串读问题。

部署方案

多通道零售场景对精度要求极高。信号串扰会破坏顾客信任，也会让库存数据乱套。把 Nextwaves 高保真读写器和 RSSI 差值逻辑结合起来，就能消除这些错误。现在就联系 Nextwaves 技术支持，为您定制通道布局方案。

过滤环境噪声与幽灵读取

区分有效出库与静态噪声

零售环境中的射频干扰非常多。出口附近的垃圾桶里可能堆满了废弃标签，附近的货架上也堆着库存。这些都会发出有效的 UHF 信号。读写器在结账时会扫到这些标签。你必须过滤掉这些"幽灵读取"，以免多收顾客钱。

亚马逊通过信号变化分析来解决这个问题。顾客带着商品经过感应门时，会形成特定的时空轨迹。读写器能检测到 RSSI（接收信号强度指示）的动态变化。顾客靠近时信号变强，离开时变弱，形成一个明显的抛物线曲线。

静态标签的表现则完全不同。垃圾桶里的废弃标签产生的 RSSI 曲线是平直且稳定的。标签相对于天线没有位移。过滤算法能识别出这种缺乏变化的特征，将其归类为环境噪声并立即屏蔽。

算法过滤逻辑

你需要精准的逻辑来把商品从背景噪声中分离出来。系统利用"时空令牌"来追踪物品位置。这种方法依赖于相位角的变化和读取频率。一次有效的出库需要高频的读取配合快速的相位旋转，这代表物体正在穿过电磁场。

Nextwaves Industries 在我们的供应链门户中也应用了类似的逻辑。我们通过配置读写器来忽略那些没有这种特征的标签。

零售环境会产生大量的射频噪声。垃圾桶里的废弃标签、附近货架上的静态库存以及通道间的干扰，构成了一个复杂的信号环境。高性能 UHF RFID 系统必须能把顾客携带的商品与这些环境干扰区分开。如果不能有效过滤噪声，就会导致"幽灵读取"和扣费错误。

区分移动商品与静态噪声

垃圾桶里的标签和顾客手里的衬衫标签都会发出信号，但它们的物理行为截然不同。读写器和软件逻辑正是利用这些差异来验证交易的。

• RSSI 波动： 移动的标签会表现出动态的 RSSI（接收信号强度指示）变化。顾客走动时，标签会产生一条波动的信号曲线。
• 相位角变化：当标签经过读写器的识别区域时，反向散射信号的相位角会发生偏移。静止的标签则会保持恒定的相位角。
• 时域滤波：算法会跟踪标签出现的时间长短。如果一个标签在区域内停留了好几分钟都没有移动，系统就会判定这是被丢弃的商品或者是静态库存。

Nextwaves Industries 在供应链现代化中也采用了类似的逻辑，用来区分移动的叉车和静止的货架。通过让读写器忽略那些没有运动特征的信号，可以有效保证系统的准确性。

机器学习与行为分析

单纯的原始信号往往缺乏上下文。亚马逊的系统引入了针对特定物理行为训练的机器学习模型。这些模型通过分析标签的"时空轨迹"来确认用户的真实意图。

系统会评估以下行为：

• 拿取动作：模型能检测出商品从货架上被拿起的特定动作。
• 携带状态：系统会跟踪商品与顾客专属"时空令牌"的关联，观察它是否随顾客在店内移动。
• 出门速度：正常的交易显示标签是以步行速度通过出口闸机的。

这种传感器融合技术确保系统只对跟着顾客出门的商品计费，排除了来自隔壁通道或废弃包装的干扰信号。这种方法实现了 99% 以上的准确率，无需人工干预即可直接生成账单。

运营投资回报率：速度与人工指标

工程决策决定了运营的上限。部署 UHF RAIN RFID 硬件需要资金投入，而运营投资回报率（ROI）证明了这笔开支的价值。我们通过吞吐速度和人力分配来衡量成功。亚马逊的案例展示了具体的效率提升。

吞吐速度

传统的收银系统（POS）容易造成拥堵。条形码需要逐个扫描，操作员必须翻动每个商品来寻找条码。光学扫描还需要对准视线，这些物理限制封死了效率的上限。

RFID 架构打破了这些束缚。天线阵列可以同时读取结算区内的所有商品，瞬间就能处理完一整筐货物。数据显示，亚马逊方案的结账速度比传统收银快了 4 倍。这种吞吐量的提升缩短了高峰期的排队时间。像 Lumen Field 和 Globe Life Field 这样的场馆，在不扩大收银区面积的情况下，依然能保持极高的客流量。

降低人工成本

传统收银台非常耗费人力，收银员每天都在重复低价值的机械劳动。Just Walk Out 技术实现了交易自动化，系统自动识别商品并处理支付，完全不需要人工干预。

这种自动化让收银环节的人工成本降低了 40%。你可以把员工从收银台调到更有价值的岗位，比如协助顾客、补货或美化陈列。这种转变在降低运营成本的同时，也显著提升了顾客体验。

库存盘点效率

库存透明度直接影响利润。手动盘点一直是零售业的难题，员工必须找到并扫描每一个条形码，过程缓慢且容易出错，还会干扰正常营业。

用于收银的 RFID 标签同样能实现快速盘点。手持读写器每秒能识别数千个标签，而且不需要对准，连包装盒里或货架深处的标签都能读到。这让盘点时间缩短了 96%。你可以每天进行精准盘点，而不是一年或一个季度才搞一次。Nextwaves Industries 设计的库存系统正是为了达到这些性能指标。

性能对比

这些数据证明了硬件投入的价值。你不仅提高了出口速度，还掌握了卖场的实时动态。Nextwaves 的 RFID 方案正在物流和零售领域复制这些高效表现。

高流量场馆案例研究

Lumen Field：软商品领域的先锋

计算机视觉在识别软商品细节方面表现不佳。摄像头很难分清一件球衣是大号还是小号。Lumen Field 解决了这个问题。西雅图海鹰队商店采用 UHF RAIN RFID 来管理服装销售。这证明了在处理多规格商品时，射频识别比纯摄像头方案更出色。

这种"先逛后买"的模式让你受益。球迷可以随意挑选、弄乱尺码，或者边走边拿着商品。出口闸机会自动扫描每件物品上的唯一标签。这省去了早期无人零售那种预授权的麻烦，对非固定形状的物品也能实现高精度追踪。

Globe Life Field：为世界大赛扩容

在高密度环境下，扩展能力决定成败。Globe Life Field 在世界大赛期间展示了这种实力。德州游骑兵队的商店当时面临客流极限。传统的 POS 系统在高峰期会造成拥堵，而 RFID 的部署打破了这些障碍。

高压环境下的性能数据证实了其效率：

• 结账速度： 交易速度比标准收银台快了 4 倍。
• 人工优化： 运营人力需求降低了 40%。
• 吞吐量稳定： 在中场休息的球迷"冲刺"阶段，系统依然保持精准。

Hard Rock Stadium：全栈集成

迈阿密海豚队利用这项技术不仅是为了速度。Hard Rock Stadium 将出口闸机与后端库存系统相连。每笔销售都会即时更新库存。你可以实时掌握损耗情况和补货需求。

这种集成带来了显著的运营收益。员工使用同样的 RFID 标签进行盘点。手持读写器让盘点时间缩短了 96%。无需手动扫描条码，库存准确率就能达到 99%。

Climate Pledge Arena：试点数据验证

Climate Pledge Arena 为这些指标设定了基准。在与西雅图海怪队的早期试点中，天线调试的重要性凸显出来。工程师调整了天线阵列以过滤环境噪音。这些调整防止了误读垃圾桶里丢弃的标签，或相邻通道球迷手中的物品。这次试点证明了使用"时空令牌"将标签与特定出口用户关联的必要性。

对您业务的战略应用

这些场馆证明了 RFID 在最混乱的零售环境中的可靠性。Nextwaves Industries 观察这些部署，以优化我们的 UHF RFID 硬件。高性能天线和智能软件驱动了这些成果。通过采用类似的架构进行库存管理，您可以显著提高运营效率。

便携式基础设施的优势

"一天一车道"标准

传统的零售店建设需要数周的强电和布线工作。亚马逊的 RFID 架构提供了一种模块化选择。团队可以在 24 小时内部署好这些自包含的结账通道。你只需把设备推到位，接通电源，连上网络即可。无需等待施工延迟，立即就能开启新的零售点。

摆脱天花板安装的束缚

计算机视觉 (CV) 系统对基础设施要求很高。你必须安装服务器，布置大量线缆。

"一天一车道"部署模式

速度决定了现代零售的扩张。亚马逊的自包含 RFID 通道支持"一天一车道"的部署能力。你把设备推到位置，接通电源和网线，系统立即初始化。这种模块化设计消除了传统固定 POS 终端常见的施工延迟，无需大规模的木工或电路改造。

基础设施分析：RFID 对比计算机视觉

安装在天花板上的计算机视觉 (CV) 系统会带来沉重的基础设施负担。你必须安装密集的摄像头阵列，在天花板上布置复杂的线缆，还要针对特定光照条件校准服务器。RFID 架构摒弃了这种复杂性。Impinj 读写器和 Avery Dennison 传感器阵列完全集成在闸机结构内。这保护了建筑的原有结构。Nextwaves Industries 建议在结构改装限制较多的租赁空间采用这种方案。

策略应用：快闪店与活动

在临时环境中，固定设施并不好用。便携式 RFID 门禁非常适合 PGA 巡回赛、音乐节或季节性快闪店等动态零售场景。你可以在帐篷或会展中心快速搭建一个功能齐全、高吞吐量的商店。系统能同时搞定库存准确性和支付。活动结束，直接把设备打包放上托盘就能带走。这种灵活性让投入的资金变成了可以在多个场地重复使用的资产。Nextwaves 的 RFID 方案正是为了这种灵活架构设计的，让你的业务更敏捷。

不只是结账：库存与供应链的协同效应

商品上的 UHF RAIN RFID 标签有两个核心作用。它们既能实现无感出门体验，又能驱动后台的库存策略。Nextwaves Industries 设计的系统旨在让每个硬件组件都发挥最大的投资回报。通过将结账技术与供应链管理相结合，你就能实现这一目标。

实现 99% 以上的库存准确率

手动扫描条形码容易出错或漏扫，库存准确率通常只有 65-75% 左右。RFID 技术解决了这个问题。使用 RFID 方案的零售商，库存准确率通常能超过 99%。这种精准度消除了"虚假库存"，即系统显示有货但货架上其实没货的情况。

硬石体育场和流明球场等场馆利用这些高精度数据来管理密集的人流。你能清楚地知道什么卖得好，什么还有货。这种透明度能避免在大型活动期间因缺货而错失销售机会。

使用手持读写器快速盘点

用于"即拿即走"出口门的标签，也可以与手持 RFID 读写器（盘点枪）通信。员工只需拿着设备在卖场走一圈就能完成盘点。这个过程不需要对准标签，即使隔着多层衣服或包装，每秒也能读取数百个物品。

实际应用数据表明，与手动方法相比，盘点时间缩短了 96%。以前需要 10 小时的工作，现在几分钟就能搞定。你可以将节省下来的时间用于客户服务或商品陈列。

• 速度：几秒钟内扫完整个货架。
• 查找：利用手持机的"盖革计数器"功能定位放错位置的商品。
• 人工：大幅减少库存检查时间，降低运营成本。

从结账到库存的反馈闭环

出口门是商店数据闭环的最后一个环节。当顾客离开时，系统会读取唯一的标签 ID。软件处理支付，并立即通知库存管理系统 (IMS) 扣除相应商品。这种集成实现了库存的实时可视化。

这个反馈闭环会触发自动补货提醒。你可以在货架空掉之前及时补货。Nextwaves Industries 设计的这种端到端架构，确保了出口处的硬件能提升整个供应链的智能化水平。

对比分析：计算机视觉 vs. RFID

选择合适的技术决定了无人值守结账系统的成败。亚马逊根据产品类型采取不同的策略。他们在 Amazon Fresh 等生鲜超市环境中使用计算机视觉 (CV)，而在流明球场和环球人寿球场等场馆，针对服装和软百货则使用 UHF RFID。你需要了解这些技术差异，以便做出明智的设施决策。

技术能力对比

计算机视觉依赖于光学识别和重量传感器。RFID 则依赖于读写器与标签物品之间的射频通信。下表列出了运营方面的差异。

成本与复杂度分析

选哪种技术主要看你的预算结构。CV 需要很高的资本支出 (CapEx)。你得买成百上千个高清摄像头、服务器机架，还有 GPU 算力。安装过程很麻烦，对光照条件和拍摄角度要求极高。不过一旦装好，每件商品的变动成本就是零，因为不用贴标签。

RFID 则更偏向运营支出 (OpEx)。它的硬件基础比较轻量。读写器和天线比摄像头阵列便宜，安装也更快。亚马逊在 24 小时内就能部署好便携式 RFID 通道。主要的成本在于耗材标签，每件商品都得贴。随着标签价格下降，对于高利润商品来说，这部分开销几乎可以忽略不计。

适用场景：快消品 vs. 纺织软品

亚马逊会根据库存商品的物理特性来选择合适的技术。

快消品 (CPG)
超市里的东西形状固定，利润也薄。一罐汤或一盒麦片在货架上长得都一样。CV 在这方面表现出色，它能识别包装和形状。而且超市里的金属和液体会干扰 UHF RFID 信号。给 0.8 美元的商品贴 0.04 美元的标签会吃掉利润。所以对超市来说，CV 或智能购物车是更合理的选择。

服装与纺织品
衣服对摄像头来说是个难题。一件 T 恤折叠、揉皱或穿在身上时形状都会变。CV 很难分清两件灰色衬衫哪个是 S 码，哪个是 L 码。RFID 就能解决这个问题。标签会发送唯一的电子产品代码 (EPC)，无论衣服是什么状态，读写器都能精准识别 SKU。这种准确性让亚马逊的盘点时间缩短了 96%。

Nextwaves 建议
对于商品密度高、形状多变的零售环境，RFID 的表现更出色。它的结账速度比传统 POS 系统快 4 倍。Nextwaves Industries 建议在服装、鞋类和百货领域采用 UHF RFID，同时提升库存透明度和结账效率。

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运营中的工程原则

亚马逊的"即拿即走"架构证明，特定的工程标准是提升效率的关键。想要达到类似的效果，你需要关注三个核心指标。

• 准确率： 读取率需要超过 99%。亚马逊通过过滤环境噪音和利用 RSSI 信号强度来锁定特定物品。Nextwaves 系统也具备这种精度，能有效消除误差。
• 速度： 像 Lumen Field 这样的人流量大的场馆，处理交易的速度比传统 POS 快 4 倍。你的硬件必须能同时读取数百个标签且没有延迟。
• 透明度： 统一的数据能缩短 96% 的盘点时间。你可以实时掌握库存水平和资产位置。

Nextwaves 高性能硬件

Nextwaves Industries 提供高密度环境所需的 UHF RAIN RFID 组件。我们的硬件专为克服零售和物流中常见的干扰挑战而设计。

实现自动化可视化管理

人工扫描会拖慢工作进度。Nextwaves 的 RFID 基础设施让数据采集实现自动化。你可以立即获得准确的库存数量，从而省去人工盘点的人力成本。

联系 Nextwaves Industries 工程团队，开始规划你的部署方案。