双方在智能制造、产学研项目等多个领域达成战略合作,开发人员正在探寻各种方法

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2018年11月27日至29日,第28届SPS IPC
Drives电气自动化及电子元器件展览会如期在德国纽伦堡开幕。作为工业自动化技术的风向标,本届SPS展会无疑再次吸引了众多国际知名厂商以及工业自动化巨头的目光。同时,由于本届展会更加突出数字化工厂的概念,故许多工业软件及云平台的供应商参展是本届展会的一大亮点。宜科在本次展会上主要展示了自动化及工业互联网两大技术领域的创新成就。

虽然电子商务备受关注,但IHL
Group开展的研究表明,大型连锁店计划开设超过5,500家店铺,超出了他们在2018年停业的店铺数。

2018年12月23日,魏德米勒电联接有限公司与上海电气自动化设计研究所有限公司于上海电气培训基地共同签署智能制造教育推广与技术合作战略框架协议。

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然而,即使传统商店继续蓬勃发展,零售业仍然变得越来越具有竞争力。为了应对市场的持续转型,许多商家正在寻求仿效电子商务模式,即使用数据来提升销量和改善客户服务。将这些智慧举措从云中取出并应用于商店,这就要求采用一种新的方法来收集、管理和分析数据。

魏德米勒亚太区市场总监、业务拓展及公共关系总监周菁女士及上海电气自动化研究所有限公司运营总监章嘉浩先生代表签署协议,上海电气教育中心校企合作经理宋兵等出席签约仪式。双方在智能制造、产学研项目等多个领域达成战略合作,未来将通过品牌、技术、产品、市场等多方面协同发展,共同打造国内领先的智能制造职业教育以及本科教育平台。

具体而言,零售商需要深度学习提供边缘价值的解决方案,处理零售地点内的大量图像和数据。该解决方案通常需要使用CPU、GPU、FPGA和其他处理器的异构混合,同时遵守严格的功耗、空间、带宽和隐私要求。

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考虑到这一点,开发人员正在探寻各种方法,以使用现有API和框架来最大限度提升其零售解决方案的可移植性、灵活性和可扩展性。开发人员还依赖专为边缘应用而设计的新一代现成AI硬件和软件。这些技术简化并加速了新解决方案的创建,使开发人员能够将AI和机器学习的强大功能应用于新环境。

细小身材中的卓越性能

零售AI解决方案必须生成、存储和管理大量数据 –
特别是针对基于视频分析的解决方案。
由于延迟、网络带宽、可靠性和安全问题,基于云的解决方案通常并不可行。

零售商所需要的是一种边缘解决方案,它可以提供庞大的计算能力,同时需要相对较少的能耗。最重要的是,它必须适应小尺寸。Intel®最新研发的成果支持可满足必要需求的解决方案。

UP Bridge the
Gap是研扬科技欧洲公司的品牌,该品牌已开发出一系列运行在尖端硬件上的神经加速器。这些硬件卡采用Intel®
Movidius™ Myriad™ X VPU,旨在以小巧、低功耗的方式处理计算机视觉和AI应用
(图 1)。

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A 30x51mm UP Squared board based on an Intel Atom® x7-E3950 4GB RAM

An Intel Movidius Myriad X 2485 VPU

64GB eMMC, WiFi , and Bluetooth

A USB3.0 camera with 3.6mm lens

A pre-installed 1-year subscription to Retail Suite by AIM2

作为开发人员套件,采用Intel Movidius Myriad X
VPU的零售商套件的性能比前几代产品提高了约10倍,使其成为边缘AI的强有力选择。
(参见图 2。)

图片 4AI和机器学习让零售商如虎添翼

目标是打造一个智能解决方案,从视频分析中提取洞察数据,以执行人口统计、行为和情绪分析。零售商希望轻松调出关于顾客年龄或性别分布的数据(无论是按月还是按周),以及他们的情绪状态。他们看起来是快乐还是困惑?他们是专注于特定品牌还是忽略它们?所有这些数据都可以帮助零售商切实加强他们的商店。

我们与Luca Ruzzola谈论了这个解决方案,Luca
Ruzzola是在AIM2领导数据科学和培训的机器学习工程师。他解释说,零售商套件可以按照背景模式或品牌模式启动。

在背景模式中,零售商获得客户分析的背景信息。Ruzzola表示:“该解决方案将关键绩效指标与特定背景相关联。例如,背景可以是货架上的品牌、购物中心的场地名称或者入口或出口等场所特定区域。”

在品牌模式下,零售商可以在货架层面自动化库存跟踪。Ruzzola表示:“该解决方案使零售商能够提高效率。这包括库存检测和货架监控,以确保品牌定位正确且数量正确。”

品牌曝光度也是可衡量的指标。Ruzzola
表示:“解决方案跟踪站在货架上品牌产品前面的客户以及他们如何与产品互动。它还使零售商能够跟踪和分析与产品相互作用的客户类型

  • 性别、年龄范围 – 同时确保符合通用数据保护法规。”

提到GDPR,我们就有必要讨论解决方案的隐私设置。Ruzzola明确表示没有传输视频流,并且设备上没有保存任何视频帧。

Ruzzola说道:“视频处理是实时进行的,我们使用神经同构身份创建人脸签名”。NHI使解决方案能够在没有人力支持的情况下自动检测和组织身份。

每个面部签名都被加密并存储在数据库中。“然而,创建面部签名的过程不能用于重新创建特定面部的图像,”Ruzzola表示。

该面部签名允许零售商识别特定顾客何时重新进入商店,而不需要重新捕获他或她的个人身份。这样,零售商可以跟踪个人的购物习惯、年龄范围和性别,同时确保隐私和安全。

Ruzzola描述了其他面部签名用例,例如确保只有经过授权的员工才能访问受限制的存储区域或办公室。相关用例是确认特定员工在特定时间出现在特定区域并执行特定功能。

并非所有AI都起着相同作用

我们的话题转移到了在这个领域发展的其他公司。Ruzzola解释说,零售商套件与竞争对手的不同之处在于提供三个关键优势。

首先,该解决方案的双模式系统使零售商能够捕获和分析上下文数据以及品牌互动数据。“其他解决方案均无法在一个套件中处理这两个方面,”他如此表示。

第二个优点是成本低。“研扬科技的硬件和Intel栈的结合使用降低了成本,”Ruzzola说道。

第三个优点是该解决方案可以提供标准KPI或原始数据。Ruzzola表示:“标准KPI允许零售商在没有分析师的情况下快速获得洞察数据,或者他们可以让分析师仔细检查原始数据以获得更多洞察数据。”

弥补与电子商务的差距

随着人工智能和机器学习技术的成熟以及成本的降低,实体零售商可以执行电子零售商认为理所当然的客户、品牌和产品分析。对此类商机感到兴奋的零售商正在深入了解客户行为和偏好,以及哪些品牌的表现优于其他品牌。结果是?零售商更具竞争力和客户驱动力。

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