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從IBM DeepBlue到Open AI Five,從看不見的阿爾法狗,到看得見的波士頓動力最新的跳繩機器狗,作為人工智能“三駕馬車”的數據、算法、算力中的重中之重,算法在不斷突破中持續發展進化。 2021新年伊始,作為難度之巔的自然語言理解NLU領域迎來新的突破。在最新測試基準SuperGLUE中,來自微軟的DeBERTa和來自谷歌的T5+Meena的兩大AI模型建立了新的里程碑。這是人工智能在自然語義理解上獲得的長足進步,這也意味著AI算法在特定環境中的表現超過人類大腦已成定局。 事實上,在長久以來的人機大戰實驗中,標準化程度越高的場景,AI表現越好,往往都可以接近或者超過人類。落地到實際應用中分析,小到棋牌、電子競技,大到醫療、安防、教育……AI落地,觸發全新商業運營之變,為不同產業帶來全新的價值創造。 在科技零售領域,人工智能正在撬動效率杠桿,實現智能商業決策,帶來“高效而智慧”的變革。
圖:Trax零售AI可提供第一時刻真相和各維度數據 作為場景相對標準化的實體零售行業,正是AI大顯身手的絕佳陣地。 Trax扎根零售數智化領域十年技術深耕,從零售圖像識別開始,融合人工智能和深度學習技術,讓零售AI表現真正卓有成效。 自動化,實現效率提升 試想一下,當您站在貨架前,目所能及的產品會有多少?尋找一個特定價簽的時間需要多久? 受限于生物學上人眼所能的捕捉范圍與人類對信息處理速度的極限,如今,在零售商品信息搜集的準確性、有效性、完整性、及時性上,AI表現已遠超人類。 AI感知智能技術已具備目標的精準分類識別能力,可以幫助企業提升業務的自動化水平,在零售業務流程中的某些環節由機器替代人工來執行,實現了提升效率和降低成本的雙重收益。 Trax Argus識別平臺可以將圖像、視頻媒介的數據轉化成格式化、細顆粒度信息,并進行量化統計分析和關聯分析。這在類別數量大、商品視覺差異小、新品更新頻次高的實體零售領域,通過AI自動化可以帶來顯著的商業價值。 智能化,實現決策升級 在更深刻的零售場景下,保持在店內的相對優勢,比如商品組合如何能獲得更大銷售可能、店內促銷如何能利潤最大化等,也是需要零售決策的關鍵環節。 相比起滯后的銷售數據無法帶來的實時洞察,Trax利用AI+IoT設備實現對貨架持續而穩定的監測,讓決策制定更加精準和高效。 Trax零售數據能記錄商品的在架與銷售變化,并根據深度學習算法預測未來銷售表現,也就是說,貨架產品是會在6點前被賣完還是在4點前被賣完有了詳細的數據支持。 通過在全國范圍內的實時貨架數據監測,發現不同區域市場的最優商品組合、擺放位置、促銷方式等,你會更快的發現口香糖、啤酒、紙尿布等等不同品類產品應該如何去擺放,而不是僅憑經驗去嘗試。 創新化,不破不立的零售新常態 AI能看見比人類更深刻的洞察,這也就帶來了智能零售的新常態,零售企業也因此能夠調整人員配置,將人的決策能力發揮到極致,獲得更高效的零售管理價值。 在未來,實體零售將愈發拆分為體驗式場景和購物式場景。體驗向左,照顧用戶“不著邊際的企圖心”,AI洞察驅動客戶的入店體驗,帶來全新的產品推薦或者是生活場景感知;購物向右,以效率為核心,便捷高效地獲取生活所需的商品,甚至是根據消費習慣由AI來決策定期配置的必需品。 在這種創新的零售環境中,零售的新常態將更加專注地服務于人。無論是AI稱重,還是無人售賣,無論是感應式購物空間,還是便捷的人臉支付,這都是AI不斷發展帶來的零售創新新場景。 零售的下一步 在未來,商業社會中的消費者走進一家店內,消費偏好與采購路線就可以通過APP呈現;琳瑯滿目的商品永遠保持充足,店內不再需要大量員工引導,購買體驗與效率能獲得大幅度提升。 這種人貨場達到高度統一的理想形態,將得益于人工智能技術的突破性進步。讓店內實現千店千面,零售AI的未來,正在從輔助決策到引導決策,徹底超越人類洞見。 基于計算機視覺的商品識別能力已被驗證其獨有的決策價值,而基于計算機視覺的人體行為識別,也正在逐步應用到消費者購物研究領域。通過推薦算法來進行門店進貨采購,將成為AI+IoT未來零售場景的一個全新應用趨勢。 現在,Trax零售AI解決方案打通的從倉庫到貨架的整體運營流程,未來也將賦能動銷管理和供應鏈管理,形成從理貨形式到采銷形式的整體轉變。
正如Trax大中華區總裁湯勁武所說:“未來的智能零售猶如操作系統,將會形成一個大的智能體,智能體的范圍會越來越大,人在整個商業社會的效率會越來越高。而Trax將在其中扮演鏈接零售商、品牌商和消費者的重要角色。” |
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