從零售與物流的角度出發(fā)展示AI是如何幫助人們獲得更便捷的購(gòu)物體驗(yàn)

在本系列文章中，我們將探索現(xiàn)實(shí)案例中如何利用運(yùn)行在NVIDIA 的 EGX 平臺(tái)上的NVIDIA Metropolis 應(yīng)用框架進(jìn)行AI 視頻分析從而解決各行各業(yè)中復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)和安全問題。NVIDIA Metropolis 及其龐大的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)有助于將基于AI 且功能強(qiáng)大的視頻分析應(yīng)用更快推向市場(chǎng)。

上一篇介紹了在安全與健康方面AI是如何助力創(chuàng)造安全的醫(yī)療環(huán)境及維護(hù)公共安全的。本篇將從零售與物流的角度出發(fā)，展示AI是如何幫助人們獲得更便捷的購(gòu)物體驗(yàn)，提高物流速度和精準(zhǔn)度的。

零售運(yùn)營(yíng)

快速、便捷無(wú)壓力購(gòu)物 - 無(wú)需收銀員

對(duì)于喜歡購(gòu)物但討厭排隊(duì)的人來(lái)說(shuō)，這是個(gè)好消息。借助AiFi的人工智能自動(dòng)化零售解決方案，越來(lái)越多的地方（從機(jī)場(chǎng)到加油站，甚至到印第安納波利斯 500 英里大獎(jiǎng)賽的汽車賽道）可以享受到免結(jié)賬購(gòu)物的便利和速度。還有很多地點(diǎn)正在采用該解決方案。AiFi將AI、邊緣計(jì)算和IoT融合技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建出一個(gè)自主零售環(huán)境。

購(gòu)物者在門口（以無(wú)接觸方式）刷借記卡或兼容的可穿戴設(shè)備即可進(jìn)入，拿到想要的商品即可直接離開。這些商品由基于NVIDIA EGX平臺(tái)的AI視頻分析進(jìn)行自動(dòng)注冊(cè)并結(jié)賬，收據(jù)通過(guò)無(wú)線方式傳輸給購(gòu)物者。

“Nanostores”依托O.A.S.I.S. 自主商店平臺(tái)，集無(wú)縫多攝像頭、多人跟蹤、實(shí)時(shí)商品識(shí)別和實(shí)時(shí)庫(kù)存跟蹤于一身，提供速度超快的免結(jié)賬購(gòu)物體驗(yàn)。該平臺(tái)還提供購(gòu)物者行為分析和銷量及品牌分析，同時(shí)支持靈活的支付方式。完全自主讓Nanostores能夠全年無(wú)休、全天候運(yùn)行，且無(wú)額外開銷。

此類商店還可以以最少的停機(jī)時(shí)間或成本在新地點(diǎn)部署、移動(dòng)和重新部署，是快閃店、節(jié)日、體育賽事和大學(xué)校園的理想之選。除了Nanostore形式，AiFi的無(wú)收銀員結(jié)賬技術(shù)也已在全球的大型便利店內(nèi)得到部署。

質(zhì)量控制

減少全球超大啤酒廠的包裝缺陷

全球最大啤酒制造商之一正在應(yīng)對(duì)最具挑戰(zhàn)性的供應(yīng)鏈檢查問題 - 檢測(cè)在高速傳送帶上加工的鋁罐包裝飲料的缺陷。在美國(guó)，每年通過(guò)高速傳送帶加工的鋁罐大約有 500 億個(gè)，這家啤酒公司亦采用了此加工方式?？紤]到生產(chǎn)線速度、缺陷可變性、 冷凝、振動(dòng)、罐頭放置和頻繁變化的封裝設(shè)計(jì)，加上互聯(lián)網(wǎng)帶寬。

這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。但AI可以很好地應(yīng)對(duì)此挑戰(zhàn)。NVIDIA Metropolis的合作伙伴Data Monsters針對(duì)該啤酒公司開發(fā)了一款A(yù)I應(yīng)用，使用GPU加速的實(shí)時(shí)AI視覺推理和邊緣再訓(xùn)練功能，并特別設(shè)計(jì)了閉環(huán)自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

包裹分類

利用 AI 改進(jìn)數(shù)十億件包裹的投遞和處理

USPS是全球物流業(yè)務(wù)量最大的公司，每年處理和投遞的郵件多達(dá)1460億，其中包裹超過(guò)60億件。USPS采用AI和NVIDIA Metropolis后，包裹數(shù)據(jù)的處理速度提高了10倍，處理的精確度也有所提高，大大提升了包裹分揀站點(diǎn)的工作效率。每天從大約2000萬(wàn)件包裹中提取復(fù)雜的特征數(shù)據(jù)，快速搜索包裹同時(shí)確保包裹安全?；贜VIDIA EGX的加速邊緣服務(wù)器部署在所有192個(gè)USPS包裹分揀站點(diǎn)，使用NVIDIA Triton推理服務(wù)器和NGC容器運(yùn)行實(shí)時(shí)視頻分析。

廢料處理

提高回收能力，減少?gòu)U物填埋

全球的資源消耗量與日俱增，每年丟棄的廢料價(jià)值達(dá)2萬(wàn)億美元，而其中只有8%可回收利用。為加快向循環(huán)經(jīng)濟(jì)過(guò)渡，我們必須尋求新的方法來(lái)提高全球的水平。

Recycleye部署AI自動(dòng)廢物分析和分類系統(tǒng)，以改善材料回收設(shè)施的效率、成本和速度。其計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)在垃圾分類過(guò)程中按材料和對(duì)象檢測(cè)和分類項(xiàng)目。之后Recycleye利用NVIDIA DeepStream SDK和遷移學(xué)習(xí)工具包部署高度優(yōu)化的視頻分析。這些提供高吞吐量和準(zhǔn)確性，以及使用NVIDIA Jetson Xavier AGX將計(jì)算密集型算法適應(yīng)空間和功率受限的工業(yè)環(huán)境的能力。

Recycleye的模型可以以60FPS的幀率運(yùn)行，這意味著更高的分揀能力，這要?dú)w功于更快的傳送帶速度。Recycleye的技術(shù)在識(shí)別、分類和分揀廢物流中的單個(gè)物品方面比人類表現(xiàn)的更出色，全天候運(yùn)行準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。Recycleye解決方案已在英國(guó)和法國(guó)安裝使用，成本僅為現(xiàn)行系統(tǒng)的一小部分，卻讓回收設(shè)施能夠處理全球更多的廢物。

編輯：jq