凌晨3点，某大型商超的牛奶货架上，三款不同品牌的产品排得整整齐齐——但其中一款已脱销4小时。值班员尚未巡检，后台系统仍显示“库存充足”。而同一时间，在另一侧的坚果区，一排高价混合果仁静静积灰，促销标签褪色发黄。这种“看得见却管不好”的困境，在零售行业每天上演数千次。
我们习惯用销售数据和历史趋势来做补货决策，但这本质上是滞后性判断。当系统发出预警时，缺货已经影响了50位顾客的购买意愿，而滞销品还在不断被补进仓库。真正的痛点不是“不会算”，而是“看不见”：在商品与消费者接触的临界点——货架前——我们对真实需求的感知几乎是盲区。
一个虚构却真实的故事：李姐的购物之旅
让我们跟随一位叫李姐的常客走进超市。她原本计划买燕麦片，但走过货架时，目光在某新品上停留了1.8秒，伸手又缩回，最终拿了另一款特价产品。摄像头记录到了这个动作，重力传感器察觉到货架轻微倾斜后恢复——一次未完成的互动。传统POS系统只记得她买了什么；我们的‘需求感知引擎’却能读出她“犹豫了什么”。
更微妙的是：那款新品的位置在第三层，正对儿童视线高度，周末时点击率高37%；工作日上午则几乎无人问津。空调风向偶尔吹动包装，吸引注意力提升12%。这些细微信号，构成了真实需求的暗流，而它们从未进入过任何CRM或ERP系统。
功能构想：货架边的“神经末梢”
我们设计的‘需求感知引擎’（Demand Sensing Engine, DSE），并非一个中心化的大脑，而是分布式的“神经突触”——直接部署在关键品类货架边缘的轻量级AI节点。它融合多种感知技术：
- 微型视觉阵列：低分辨率红外+RGB摄像头，仅识别手势、驻留时间与取放动作，不采集人脸，确保隐私合规
- 重力传感网格：每格货道嵌入压力感应条，精度达±50克，监测单品扰动而非重量
- 环境传感器组：光照、温湿度、声场波动，捕捉可能影响决策的物理因子
- 边缘AI芯片：本地运行轻量化行为识别模型（如MobileNet-V3变体），仅上传事件摘要
技术架构图
该系统并不将原始视频上传云端，而是由边缘节点提取“事件”特征——例如“新品A被拿起点评3次、放回2次”、“SKU-B持续5分钟无人触碰”——以每15分钟为周期打包成轻量消息，经局域网关加密传输至中心平台。在这里，DSE引擎将行为事件流与POS交易、会员画像、天气等数据进行时空对齐，训练动态吸引力评分模型。
与传统方案的较量
传统补货依赖两种路径：一种是ERP驱动的周期性订货，基于月度销量均值；另一种是较先进的预测系统，结合季节、促销建模。但它们都跳过最前端的需求萌芽阶段。DSE的关键突破在于：它测量的是“意图波动”而非“成交结果”。
某试点门店启用后，卫生巾某细分规格出现高频拿取但低转化现象。系统报警后，店长发现陈列方向错误导致难以取出。调整后当日销量提升68%。若无DSE，这一问题预计将在两周后因销量下滑才被注意——而那时已有数百顾客流失至线上渠道。
价值不只是减少缺货
衡量DSE的成效需跳出单一指标。我们在华东某连锁超市三个月试点中观测到：
- 高单价新品试用率提升41%（因及时调整陈列）
- 生鲜类损耗率下降23%（按人群行为热度动态调降价格）
- 促销响应灵敏度提高至小时级（原为3-5天）
- A/B测试成本降低76%（无需额外人力干预）
更具战略意义的是，该系统生成的‘行为热力图’成为线下空间数字化的新资产。地产团队利用它优化门店布局，广告主愿为高关注度区域支付溢价30%以上的品牌曝光费。
落地考量：平衡创新与现实
实施该方案需注意几个关键点：
- 成本控制：单节点硬件控制在800元以内，复用现有照明布线供电，采用Zigbee/MQTT低功耗协议组网
- 隐私合规：视觉模块仅运行本地推理，不存储图像；通过ISO/IEC 29100隐私框架认证
- 渐进部署：优先覆盖高价值、高周转品类（如母婴、酒水），避免全面铺开的风险
- 组织协同
