互联网电商发展值得注意的是，2016年4月，亚马逊收购了图像识别公司Orbeus，这是亚马逊为旗下云计算和物联网业务拓展智能软件展开的动作之一。这家初创公司主业是研究以云计算和类神经网络技术为基础的图像识别解决方案，核心产品是Rekognition API平台，可识别对象包括人脸、场景、陆标、物体等其他概念，更多相关知识：
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说白了就是，你给张照片，Rekognition技术可以仅根据像素信息，就分析出这个图像是个啥：是狗是猫，是男是女，是哭泣还是开心，是郎教授还是都教授……总之
互联网电商发展，这项技术可以为图像的语义做出相当靠谱的注解，简单理解就是“百度实物翻译”的靠谱升级版。目前，Orbeus的这套基于深度学习的图像识别系统可以识别出多于2000类的物体、场景和概念，也可用于分析视频。
互联网电商发展在传感器融合方面，与单传感器相比，运用多传感器的融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强数据的可信度，提高精度。该技术实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟，如果还开展IDC业务，需要
IDC系统评测。
互联网电商发展在Just Walk Out场景中，必须考虑一些问题，如账户与商品以及人的关联是否能像视频中那般准确？会不会漏单、错检？损毁识别，商品被偷怎么办？账户余额不足会不会尴尬？亚马逊之所以采取了所谓的混合AI（Artificial Intelligence，人工智能）技术来解决这些问题，而没有选择以前大家普遍认同的RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）等技术，可能主要的考量也在此。 在一个所有商品都有射频标识的超市中，消费者可以随意选取商品，而在进出口处各有一个RFID识别机制，能够对消费者账户和购物车商品信息的读取和录入，从而实现无人购物和自动结账的过程。听起来很好，然而事实证明，由于RFID技术自身的安全性能和便利性都无法满足实际应用要求，故事就不了了之了。
互联网电商发展线下支付场景是一个超级大的痛点，排队结账对于现在越来越懒的人来说，简直是反人类一般的存在！物联网技术不是很牛吗？滴滴、优步都能下车自动结账，外卖都能借钱先吃下月还了，为什么还要排队结账？ 针对这一场景痛点，苹果也于几年前发布了移动设备用的新功能iBeaco；阿里巴巴也推出了自己的AliBeacon现场计划，他们都试图改写现有的线下场景支付方式：商户通过绑定账号并无线接入被发现的功能，顾客无需扫码，打开钱包通过智能发现商户收款账号，输入金额，直接进行转账付款操作。
