基于生物特征自主感知和學習系統的身份確認和基于目標檢測與追蹤系統的顧客追蹤。生物特征自主感知和學習系統，用于解決在開放空間里對消費者身份的識別問題，將顧客生物特征與線上ID 進行綁定，以實現對顧客的身份確認。目標檢測與追蹤系統主要是追蹤消費者在店內的行為及運動軌跡，該功能主要依賴多路監控攝像頭。可以監控到用戶在店內的消費行為，對出現撕毀標簽和盜竊行為及時警示。一些商家采用自動結算的方式，降低門店的人工成本。例如，使用RFID技術，將RFID的標簽貼在商品上，通過智能結算通道，識別商品RFID標簽信息，識別完成后，再由手機系統自動扣除商品款項，完成支付。結算完成后即可開門離開商店。除此之外，還可以利用圖像識別技術，直接識別商品的價格信息，免去標簽的制作成本，縮短商品識別的等待時間。無人零售的技術方案主要分為人工智能、物聯網和互聯網三個派系。
其中，人工智能代表技術主要包括機器視覺、深度學習算法、傳感器融合技術、卷積神經網絡、生物識別等，具備購物體驗較好、能實現即拿即走、更有助于了解消費者需求等優勢，但技術壁壘較高，且較多的顧客擁擠在一個區域時會對系統 GPU 形成高負荷，且定位精度、多商品種類識別率限制了實用性；
物聯網代表的主要技術主要是 RFID 標簽技術，在對貨物的識別與防盜上更具優勢，技術上也較為成熟，但RFID標簽費用較高、且受氣溫影響較大。
互聯網派系主要代表主要是利用二維碼來完成對貨物的識別。從技術上來講難度較低，成本也較為低廉，但購物體驗較差，過程較為繁瑣。
除了技術壁壘，對于無人零售玩家而言，供應鏈和資本是兩個主要實力。
除了前端營銷能力，無人零售的核心還包括后端供應鏈效率的提升，即利用數字化鏈接場景、用戶和商家（零售商與供貨商），考驗的是零售業對信息流、物流、資金流的控制。成熟的供應鏈、較強的產品研發能力和相對充足的資金儲備，推動著無人零售新的增長點和數字化轉型機遇。
