NVIDIA全栈AI方案为全球零售企业赋能

描述

在零售行业,利用 AI 技术驱动业务创新并实现业务升级的应用前景十分广阔。AI 技术的应用不仅能够为消费者带来更智能、个性化的购物体验,更能为零售企业带来更多的商业机会和竞争优势。

NVIDIA 全栈 AI 方案正在为全球零售企业赋能。我们从 NVIDIA 博客中,遴选出近两年来 AI 在全球零售行业一些具有代表性的应用,希望能为零售行业客户的 AI 建设提供一些思路和启发。

AI 改变行业未来: 开创智慧零售新时代

领先的零售商正在利用 AI 创建智能商店,并了解客户行为,从而推动业务增长。NVIDIA 助力零售商减少损耗、改善预测、实现仓库物流自动化、确定店内促销活动和实时定价、为顾客提供个性化推荐,以及在实体店和网店提供更出色的购物体验。

云拿科技快速打造低成本智慧商店

Zippin 自动结账无人商店为观众快速提供零食和饮料

USPS 改进数十亿件包裹的投递和处理

货架之间穿梭的 AI: 智能机器人补货

日本初创企业 Telexistence 在日本 300 家全家(FamilyMart)便利店部署 NVIDIA AI 驱动的 TX SCARA 补货机器人,目标将重复性的工作(如为货架补充饮料)交给机器人,使店员能够节省时间以处理与顾客互动等更复杂的任务。

这套 AI 系统为饮料自动补货的成功率达到 98% 以上

补货机器人内置多个 AI 模型,分别用于确定哪种饮料属于哪个货架、使机器人拿起饮料并准确地将其放在货架上、进行异常检测以及识别货架区域数量不足

零售 AI 工作流:助力解决库存 “损耗” 难题

全球零售业面临库存“损耗”难题,价值 1000 亿美元。NVIDIA 零售 AI 工作流可以帮助开发者快速构建 AI 防损应用程序,更快部署解决方案,覆盖更多商店和产品线,对产品进行定制化,从而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。

零售防损 AI 工作流:支持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

多摄像头追踪 AI 工作流:可通过商店内的多个摄像头进行对象追踪,同时保障被追踪对象的隐私安全

零售商店分析工作流:为商店的客流量趋势、带购物篮的顾客数量、过道占用率等提供深入洞察

交互式商店数字孪生: 优化运营和店内体验

《财富》杂志 50 强零售商 Lowe's 旗下拥有超过 2000 家门店,每周交易量高达数千万。Lowe's 通过 NVIDIA 领先技术进行数字孪生测试,可视化商店数字数据并与之交互,探索更高效流程处理方法,提升店内体验和协作,优化商店运营。

店员佩戴 Magic Leap 2 AR 头显设备与数字孪生进行交互,确保产品配置正确和补货支持

借助“X 光透视”,员工可以收集和查看难以够到的货架上隐藏物品的信息

数字孪生支持以全新方式查看销售业绩和客户流量数据,优化店内体验

AI 智能陈列质量控制系统:助力实现降本增效

便利蜂利用 NVIDIA 的 AI 计算平台硬件与软件,实现了从门店机器人图像采集、图像识别、陈列质量评估的全流程 GPU 加速,优化商品陈列质量,提升用户体验,增加销售利润。

巡航机器人在店内采集门店当前状态,极大降低了稽查人员到门店巡检的频率,并同时保留门店历史状态便于回溯分析

云端的计算机视觉图像分析系统可以快速地识别图像中的商品,建立门店数字孪生

通过门店内机器人采集图像确认问题修复,实现质量监控闭环

对话式 AI 客服中心:提升客户满意度

CP All 是 7-Eleven 便利店在泰国的独家特许运营商,在泰国拥有超过 11000 家门店,这家公司的客服机器人基于 NVIDIA 对话式 AI 平台打造而成,能够帮助客服中心专员回答常见问题并追踪客户订单。

NVIDIA 技术帮助人工客服减少了 60% 的来电处理工作

机器人能够理解和说泰语,准确率达到 97%

基于 AI 的网络安全应用:确保销售渠道和支付凭证的安全

零售巨头百思买(Best Buy)管理着遍布美国和加拿大的 1000 多家门店网点。面对网络钓鱼和其他类型的网络威胁,为了保护消费者信息和交易,百思买使用定制的机器学习和 NVIDIA Morpheus 部署了基于 AI 的网络防御系统。

保护基础设施并为百思买的安全分析师提供相关信息

网络钓鱼的检测准确率已提升到 96%,同时降低了误报率

小结

利用 AI 来提升竞争力是零售行业未来的重要发展趋势之一。如今,领先的零售商已经体验到了使用 AI 的诸多好处。借助 NVIDIA 领先的全栈 AI 方案,零售企业在智慧零售新时代将迅速构建起领先优势。








审核编辑:刘清

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分