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1000亿美元库存“损耗”难题,英伟达推出个零售AI工作流

2025-02-06 01:06:46作品74
1000亿美元库存“损耗”难题,英伟达推出个零售AI工作流 智东西作者 | ZeR0编辑 | 漠影智东西1月1日报道,针对防盗等造成零售损失的问题,VIDIA(英伟达)宣布推出个基于其Metropolis微服务的零售AI工作流。这些工作流基于云原生微服务而构建,包括针对数百种容易被盗的产品进行预训练的模型,可用作防损应用程序的无代码或低代码构建模块。其基于最常被盗产品的像及软件进

1000亿美元库存“损耗”难题,英伟达推出个零售AI工作流

智东西

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西1月1日报道,针对防盗等造成零售损失的问题,VIDIA(英伟达)宣布推出个基于其Metropolis微服务的零售AI工作流。

这些工作流基于云原生微服务而构建,包括针对数百种容易被盗的产品进行预训练的模型,可用作防损应用程序的无代码或低代码构建模块。

其基于最常被盗产品的像及软件进行了预训练,能够接入商店内现有的应用程序,追踪销售点机器以及整个商店内的对象和产品,从而帮助开发者更轻松快速地构建并推出防盗应用程序。

一、全球零售业面临千亿美元库存损耗价值

因盗窃、损坏和错放而造成的货物损失,会在极大程度上削弱零售商的利润。全球零售业面临的库存“损耗”价值高达1000亿美元。

根据美国零售联合会与零售防损委员会合作开展的《2022年零售业安全调查》,估计65%的商品损耗是由于盗窃造成的。

多家零售商称,由于食品和其他必需品价格上涨,近期的盗窃事件增加了1倍以上。

美国零售防损委员会主任Read Hayes认为,当前的宏观动态环境下,零售业的盗窃现象有所增加,可能使零售业不堪重负。

“对于企业,投资于防损解决方案已成为一项关键要求,也是必须面对的现实。”Read Hayes说。

二、个零售AI工作流:防损、追踪、分析

VIDIA AI Enterprise软件套件提供了一系列VIDIA零售AI工作流,包括:

1)零售防损AI工作流:基于VIDIA Research开发的最先进的少样本学习技术,结合主动学习,可识别并捕获客户和销售人员在结账时扫描的任何新产品,最终提高模型准确性。经预训练,该工作流中的AI模型可识别数百种最常因盗窃而丢失的产品,包括肉类、酒类和洗衣粉,并能识别各种包装尺寸和形状。借助VIDIA Omniverse的合成数据生成功能,零售商和独立软件供应商可针对数十万种店内产品,对模型进行定制化和进一步训练。

2)多摄像头追踪AI工作流:提供多目标、多摄像头(MTMC)功能,使应用开发者能够更轻松地创建系统,以通过商内的多个摄像头来进行对象追踪。该工作流通过摄像头来追踪对象和店员,每个对象拥有一个唯一ID。对象的追踪是基于视觉嵌入或外观,而非个人生物识别信息,以全面保障购物者的隐私。

)零售商店分析工作流:使用计算机视觉,为商店的分析提供深入洞察,通过自定义仪表板来显示多项信息,例如商店客流量趋势、带购物篮的顾客数量、过道占用率等。

三、基于Metropolis微服务构建,支持定制化和扩展

上述工作流基于VIDIA Metropolis微服务而构建。VIDIA Metropolis微服务是一种构建AI应用程序的低代码或无代码方式,为复杂AI工作流的开发提供了构建模块,并使开发出的工作流能够快速扩展到生产就绪型AI应用程序中。

开发者可轻松地对这些AI工作流进行定制和扩展,包括集成开发者自己的模型。该微服务还能够更轻松地将新产品与旧系统集成。

“基于Metropolis微服务构建的全新VIDIA零售AI工作流使我们能够对产品进行定制化,实现快速扩展,以更好地满足不断增长的客户需求,并持续推动零售领域的创新。”Radius.ai首席技术官Bobby Chowdary说。

Infosys执行副总裁兼AI和自动化业务负责人Balakrishna D R谈道,Infosys正在利用VIDIA新工作流开发最先进的防损系统,包含用于零售SKU识别的预训练模型和微服务架构,这有助于更快部署解决方案,并快速扩展以涵盖更多商店和产品线,同时实现超越从前的准确性。

结语:AI正帮助零售商更好维护商业利益

进入深度学习时代,AI技术被越来越多地应用到零售场景,帮助更快速准确地发现盗损风险、提高预测客户需求的准确性,优化供应链效率,这也有助于缓解劳动力短缺问题,进而减少成本和经济损失。

此次VIDIA推出的个零售AI工作流,提供了解决零售业常见痛点的有效工具,帮助零售商更易实现业务流程自动化。VIDIA将于1月15日至17纽约举行的美国零售联合会会议上,公布有关其零售AI工作流的更多详情。

留言与评论(共有 20 条评论)
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