開發(fā)者可使用全新 NVIDIA 零售 AI 工作流,快速構(gòu)建防損應(yīng)用程序。該工作流基于云原生微服務(wù)而構(gòu)建,包括針對數(shù)百種容易被盜的產(chǎn)品進行預(yù)訓(xùn)練的模型。
全球零售業(yè)面臨著一個價值 1000 億美元的難題 —— 庫存 “損耗” ,即由于盜竊、損壞和錯放而造成的貨物損失,會在極大程度上削弱零售商的利潤。
根據(jù)美國零售聯(lián)合會(National Retail Federation)與零售防損委員會(Loss Prevention Research Council)合作開展的 《2022 年零售業(yè)安全調(diào)查》,估計 65% 的商品損耗是由于盜竊造成的。多家零售商表示,由于食品和其他必需品價格上漲,近期的盜竊事件增加了一倍以上。
為了讓開發(fā)者能夠更輕松且快速地構(gòu)建并推出能夠防止盜竊現(xiàn)象的應(yīng)用程序,NVIDIA 于 1 月 12 日宣布推出三個基于其 Metropolis 微服務(wù)的零售 AI 工作流。這些工作流可用作防損應(yīng)用程序的無代碼或低代碼構(gòu)建模塊。其基于最常被盜產(chǎn)品的圖像以及軟件進行了預(yù)訓(xùn)練,能夠接入商店內(nèi)現(xiàn)有的應(yīng)用程序,追蹤銷售點機器以及整個商店內(nèi)的對象和產(chǎn)品。
零售防損委員會主任 Read Hayes 表示:“當(dāng)前的宏觀動態(tài)環(huán)境下,零售業(yè)的盜竊現(xiàn)象有所增加,而這有可能使零售業(yè)不堪重負。對于企業(yè),投資于防損解決方案已成為一項關(guān)鍵要求,也是必須面對的現(xiàn)實?!?/p>
通過 NVIDIA AI Enterprise 軟件套件提供的 NVIDIA 零售 AI 工作流包括:
零售防損 AI 工作流:該工作流中的 AI 模型經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練,可以識別數(shù)百種最常因盜竊而丟失的產(chǎn)品,包括肉類、酒類和洗衣粉,并能識別各種包裝尺寸和形狀。借助 NVIDIA Omniverse 的合成數(shù)據(jù)生成功能,零售商和獨立軟件供應(yīng)商可針對數(shù)十萬種店內(nèi)產(chǎn)品,對模型進行定制化和進一步訓(xùn)練。
該工作流基于 NVIDIA Research 開發(fā)的最先進的少樣本學(xué)習(xí)技術(shù),再結(jié)合主動學(xué)習(xí),可識別并捕獲客戶和銷售人員在結(jié)賬時掃描的任何新產(chǎn)品,最終提高模型準(zhǔn)確性。
多攝像頭追蹤 AI 工作流:提供多目標(biāo)、多攝像頭(MTMC)功能,使應(yīng)用開發(fā)者能夠更輕松地創(chuàng)建系統(tǒng),以通過商內(nèi)的多個攝像頭來進行對象追蹤。該工作流通過攝像頭來追蹤對象和店員,每個對象擁有一個唯一 ID。對象的追蹤是基于視覺嵌入或外觀,而非個人生物識別信息,以全面保障購物者的隱私。
零售商店分析工作流:使用計算機視覺,為商店的分析提供深入洞察,通過自定義儀表板來顯示多項信息,例如商店客流量趨勢、帶購物籃的顧客數(shù)量、過道占用率等。
這些工作流基于 NVIDIA Metropolis 微服務(wù)而構(gòu)建。NVIDIA Metropolis 微服務(wù)是一種構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的低代碼或無代碼方式,為復(fù)雜 AI 工作流的開發(fā)提供了構(gòu)建模塊,并使開發(fā)出的工作流能夠快速擴展到生產(chǎn)就緒型 AI 應(yīng)用程序中。
開發(fā)者可以輕松地對這些 AI 工作流進行定制和擴展,包括集成開發(fā)者自己的模型。此微服務(wù)還能夠更輕松地將新產(chǎn)品與舊系統(tǒng)(例如銷售點系統(tǒng))集成。
Radius.ai 首席技術(shù)官 Bobby Chowdary 表示:“基于 Metropolis 微服務(wù)構(gòu)建的全新 NVIDIA 零售 AI 工作流使我們能夠?qū)Ξa(chǎn)品進行定制化,實現(xiàn)快速擴展,以更好地滿足不斷增長的客戶需求,并持續(xù)推動零售領(lǐng)域的創(chuàng)新?!?/p>
Infosys 執(zhí)行副總裁兼 AI 和自動化業(yè)務(wù)負責(zé)人 Balakrishna D R 表示:“Infosys 一直致力于應(yīng)用 AI 解決方案,目前正在利用 NVIDIA 新工作流程開發(fā)最先進的防損系統(tǒng), 包含用于零售 SKU 識別的預(yù)訓(xùn)練模型和微服務(wù)架構(gòu)。這將助力我們更快速地部署解決方案,并快速擴展以涵蓋更多商店和產(chǎn)品線,同時實現(xiàn)超越從前的準(zhǔn)確性?!?/p>
NVIDIA 將于 1 月 15 日至 17 日在紐約舉行的美國零售聯(lián)合會會議上,公布有關(guān)其零售 AI 工作流的更多詳情:https://www.nvidia.com/en-us/events/nrf-retails-big-show/
原文標(biāo)題:NVIDIA 助力零售業(yè)解決價值 1000 億美元的庫存 “損耗” 難題
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