01
CHALLENGE
无人零售真正困难的，不是无人。
而是在复杂真实环境中，持续做出准确判断。
商品识别多件、遮挡、放回、错拿
订单判断视频、商品、行为联合理解
异常处理识别失败、超时、复杂订单
规模运营大量设备与订单持续运行
02从一次消费，
SOLUTION
从一次消费，
到一笔可信订单。
AI 理解的不只是画面，而是一次完整的零售行为。
从视频到订单
每一步，都有依据。
识别拿取商品商品、动作与时间关联
结合规则核对视频证据与商品清单交叉验证
形成可信订单审核通过后进入结算
证据不足或结果冲突 → 人工复核
- 01开门建立购物会话
- 02拿取记录拿取与放回
- 03视觉理解识别商品与行为
- 04AI 审核核对视频与规则
- 05订单确认确认商品清单
- 06结算完成支付闭环
AI 审核中...
01AI 自动审核处理大部分常规订单
02复杂订单判断多件商品、遮挡、放回等
03异常识别未拿取商品、超时等
04低置信度转人工保障准确与安全
05纠错结果持续学习不断优化模型与效果
订单中心证据可查 · 结果可追溯
会话、视频、商品与订单关联
DEMO-001待复核
茶饮拿取事件 / 商品核对
× 1拿取动作存在遮挡转人工核对，确认前暂不结算。
- 识别
- 审核
- 确认
- 结算
05让行业经验，
WHY DECACT
让行业经验，
成为可执行的能力。
在智能零售场景中，让行业知识、业务本体、企业 Agent 与业务执行形成完整链路。
了解 OntoEngineONTOENGINE从行业理解，到业务执行
- 01
行业知识
理解零售语境商品目录、货柜信息、交易规则
- 02
业务本体
连接业务对象关联商品、设备、行为与订单
- 03
企业 Agent
协同识别与判断调用能力，核对证据，处理异常
- 04
业务执行
形成运营闭环确认订单、完成结算、追溯结果
执行反馈回到知识与规则，支持持续优化。
06
PROVEN RESULTS
在真实规模中运行。
智能零售不是概念演示，而是进入真实设备、真实订单与真实运营流程。
多运营商场景适配不同运营流程
大规模终端设备统一识别与运营管理
高频业务调用持续审核与异常闭环
