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零售部

借助边缘人工智能,率先体验未来的自主商店

人工智能, 计算机视觉, 深度学习神经网络

零售购物者想要生活更加丰富多彩。许多零售商也很欢迎这样的需求。

便利店、快餐店和其他快速服务设施使用自助服务终端和自助结账台来加快购买体验。尽管这些解决方案比传统的结账方式更方便、更高效,但仍然需要人工协助顾客,而且更容易失窃。

完全消除结账的自主商店正在改变这一切(视频 1)。

 

视频 1.自主商店使用人工智能和手机应用技术向购物者收取商品费用。(资料来源:Cloudpick

 

Cloudpick 首席执行官 Jeff Feng 博士说:“在这种新型商店中,我们要求客户在进入商店之前在手机应用上注册一个帐户。下载应用后,顾客需要像使用优步一样,添加一种支付方式。注册之后,顾客便可进店挑选商品,然后离开。非常快,无需人工结账。”

支持人工智能的商店内部

诸如 Cloudpick 开发的 Autonomous Store 这样的自动结账解决方案便采用了端对端技术,可反衬传统的购物体验。结合了人工智能、计算机视觉、深度学习和边缘计算,注册顾客可以选择多个产品,然后直接走人。

运作方式:

  • 该应用提供一个二维码,供购物者用来在商店入口处获得进店权。
  • 然后,该代码与商店中每一位购物者的虚拟购物车关联。
  • 视觉系统会使用深度学习算法来识别所选商品并加入购物车。
  • 如果顾客将某件商品放回货架,便会从购物车中移除。
  • 结账时,边缘计算平台会将所有这些数据关联起来,并将其实时传输到基于云的计费平台。

Autonomous Store 可以在大约 1,000 平方英尺的区域内跟踪 30 多位购物者及其行为(图 1)。

Cloudpick Autonomous Store 使用边缘计算执行实时交易。(资料来源:Cloudpick)
图 1。Cloudpick Autonomous Store 使用边缘计算执行实时交易。(资料来源:Cloudpick)

用于实体零售的虚拟现实

为了确保准确性,Cloudpick Autonomous Store 并行使用了两种类型的人工智能。

第一种,也许是最显而易见的,是识别商店中各种商品的图像识别算法。每个 SKU 的图像都标记在训练数据库中,并且使用英特尔® OpenVINO 工具包将生成的算法部署到 Cloudpick 视觉系统中。

另外,该系统生成零售空间(包括购物者)中所有事物的虚拟表示,并应用手势识别算法来确定消费者是否挑选或更换了某些商品。这些算法还能够识别步行、站立、下蹲或跑步等行为,从而有助于将一位购物者与另一位购物者区分开。

Feng 解释道:“视觉系统足够智能,可以重新创建商店中的所有内容。它基本上将每个人重新创建为一个实体,因此我们能够将顾客 A 与顾客 B 区分开来。而且,我们能够在顾客进店之后的整个选购过程中予以区分。”

因为多数工作负载在基于第八代或第九代智能英特尔® 酷睿 处理器的边缘计算平台上执行,Cloudpick 可以显著降低发送到云端的数据量。而且,由于二维码是用于在自主商店环境的虚拟渲染中跟踪个人的唯一信息,因此可以确保消费者的隐私。

Feng 说:“当您使用手机应用进行注册时,这是我们获得的唯一信息。我们无法判断您是 Jeff 还是其他人。我们只知道有一位顾客进入商店,并且顾客掌握着自己的支付信息。就是这样。”

构建数字品牌忠诚度

对于消费者而言,自主商店体现出的价值主张是速度和易用性。但店主得到了什么好处呢?从表面上看,零售商可以借助人工智能和边缘计算来超越人工效率,从而降低运营成本。由于这些技术不吃不喝、不睡觉、不休假,因此商店可以全天候营业。

就像剥洋葱一样,快速服务零售商还有更多深刻的优势。由于消费者在购物前需要注册,因此他们自动成为该商店的数字会员。

Feng 说:“现在的店主能够与顾客沟通,不在店内时也能沟通。基于手机应用,零售商可以完成许多以前无法做的事情,例如针对不同顾客开展个性化营销和优惠券交付。”

零售速度更快、更智能,而且不止于此

放眼未来,还可以期待以自主空间为中心的更加智能、自动化的社区。想象一下,走进一个多用途环境并从数字标牌菜单中选择午餐。在该菜单上,您还选择了一个“缴水电费”选项,这还没完。

在等餐时,您还可以从杂货店清单中购物。送餐员,很可能是机器人,能够自行找到您,并就近为您安排餐桌进餐。吃完饭,拎着选购的杂货,出门前往火车站。

您的账单都付过了,已经购买了午餐,杂货已记入您的账户,而且买好了数字火车票。得益于人工智能、计算机视觉和强大的边缘计算的迅速创新,这个无人售货的未来实际上可能并不遥远。

作者简介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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