Tác giả: ROBERT MOSS
Trong khi thương mại điện tử nhận được tất cả sự chú ý, nghiên cứu được thực hiện bởi Tập đoàn IHL cho thấy các chuỗi lớn có kế hoạch mở hơn 5.500 cửa hàng hơn so với đóng cửa vào năm 2018.
Nhưng ngay cả khi các cửa hàng truyền thống tiếp tục phát triển mạnh, bán lẻ đang trở nên cạnh tranh hơn bao giờ hết. Để đối phó với sự biến đổi liên tục của thị trường, nhiều thương nhân đang tìm cách mô phỏng thương mại điện tử trong cách họ sử dụng dữ liệu để tăng doanh số và cải thiện dịch vụ khách hàng. Mang những thông minh này ra khỏi đám mây và vào cửa hàng đòi hỏi một cách tiếp cận mới để thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu.
Cụ thể, các nhà bán lẻ cần các giải pháp học tập sâu cung cấp giá trị ở rìa, xử lý khối lượng lớn hình ảnh và dữ liệu trong các địa điểm bán lẻ. Giải pháp thường yêu cầu sử dụng hỗn hợp không đồng nhất của CPU, GPU, GPU và bộ xử lý khác, trong khi tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt về năng lượng, không gian, băng thông và quyền riêng tư.
Với ý nghĩ đó, các nhà phát triển đang khám phá các cách sử dụng các API và khung hiện có để tối đa hóa tính di động, tính linh hoạt và khả năng mở rộng của các giải pháp bán lẻ của họ. Các nhà phát triển cũng đang dựa vào một thế hệ phần cứng và phần mềm AI mới nhất được thiết kế dành riêng cho các ứng dụng cạnh. Công nghệ như vậy đơn giản hóa và tăng tốc độ tạo ra các giải pháp mới, cho phép các nhà phát triển áp dụng sức mạnh của AI và học máy vào môi trường mới .
Hiệu suất XXXL ở kích thước nhỏ
Một giải pháp AI bán lẻ phải sản xuất, lưu trữ và quản lý một lượng lớn dữ liệu, đặc biệt là các giải pháp dựa trên phân tích video. Các giải pháp dựa trên đám mây thường không khả thi do độ trễ, băng thông mạng, độ tin cậy và các vấn đề bảo mật.
Những gì cần thiết cho bán lẻ là một giải pháp cạnh cung cấp sức mạnh tính toán rất lớn trong khi cần ít năng lượng. Trên hết, nó phải phù hợp với một yếu tố hình thức nhỏ. Các phát triển gần đây tại các giải pháp hỗ trợ Intel® cung cấp các yêu cầu cần thiết.
UP Bridge the Gap, một thương hiệu của AAEON Châu Âu, đã phát triển một gia đình máy gia tốc thần kinh chạy trên phần cứng tiên tiến. Được cung cấp bởi các VPU Intel® Movidius ™ Myriad ™ X, các thẻ này được thiết kế để xử lý các ứng dụng AI và thị giác máy tính trong một gói nhỏ, năng lượng thấp (Hình 1).
Ví dụ: các thẻ này được sử dụng trong UP Squared AI Edge: Retail Suite, một công cụ mạng thần kinh được triển khai nhanh được thiết kế cho thương mại hiện đại. Bộ bán lẻ được cài đặt sẵn phần mềm từ AIM2 và Cortexica và hỗ trợ các khung như Caffe, TensorFlow và Bộ công cụ OpenVINO. Nó đi kèm với:
Bảng mạch vuông 30x51mm UP dựa trên RAM Intel Atom® x7-E3950 4GB
Một VPU Intel Movidius My Vô số X 2485 64GB eMMC, WiFi (2T2R) và Bluetooth. Một camera USB3.0 với ống kính 3.6mm. Đăng ký 1 năm được cài đặt sẵn vào Retail Suite của AIM2
Có sẵn dưới dạng bộ công cụ dành cho nhà phát triển. Bộ bán lẻ với Intel Movidius Myriad X VPU mang lại hiệu suất tăng gấp 10 lần so với các thế hệ trước, khiến nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho AI ở rìa. (Xem hình 2.)
AI và Machine trao quyền bán lẻ
Mục tiêu là một giải pháp thông minh để trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ phân tích video để thực hiện phân tích nhân khẩu học, hành vi và tình cảm. Các nhà bán lẻ muốn dễ dàng gọi dữ liệu về độ tuổi hoặc phân phối giới tính của khách hàng, có thể theo tháng hoặc ngày trong tuần, cũng như trạng thái cảm xúc của họ. Họ có vẻ hạnh phúc hay bối rối? Họ tập trung vào các thương hiệu cụ thể hay họ đang bỏ qua chúng? Tất cả điều này có thể giúp các nhà bán lẻ tăng cường các cửa hàng của họ.
Chúng tôi đã nói về giải pháp này với Luca Ruzzola, một kỹ sư máy học, người lãnh đạo khoa học dữ liệu và đào tạo tại AIM2. Ông giải thích rằng Bộ bán lẻ có thể được khởi chạy ở Chế độ bối cảnh hoặc ở Chế độ thương hiệu.
Trong Chế độ bối cảnh, các nhà bán lẻ có được thông tin theo ngữ cảnh để phân tích khách hàng. Giải pháp liên kết các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) với bối cảnh cụ thể, Ruzzola nói. Ví dụ, bối cảnh có thể là thương hiệu trên kệ, tên của một địa điểm trong trung tâm mua sắm hoặc một khu vực cụ thể của địa điểm như lối vào hoặc lối ra.
Trong Chế độ thương hiệu, nhà bán lẻ có thể tự động theo dõi hàng tồn kho ở cấp kệ. Ruzzola cho biết, Giải pháp cho phép các nhà bán lẻ nâng cao hiệu quả. Điều này bao gồm phát hiện cổ phiếu và giám sát giá để đảm bảo rằng các thương hiệu được định vị chính xác và đúng số lượng.
Tiếp xúc thương hiệu cũng có thể đo lường được. Ruzzola theo dõi khách hàng đứng trước các sản phẩm có thương hiệu trên kệ và cách họ tham gia với các sản phẩm, Ruzzola nói. Nó cũng cho phép các nhà bán lẻ theo dõi và phân tích các loại khách hàng tương tác với các sản phẩm của họ, giới tính của họ, trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR).
Việc đề cập đến GDPR đã dẫn đến một cuộc thảo luận về các thiết lập quyền riêng tư của giải pháp. Ruzzola nói rõ rằng không có luồng video nào được truyền đi và không có khung hình nào được lưu trên thiết bị.
Quy trình xử lý video xảy ra trong thời gian thực, Ruzzola cho biết, bằng cách tạo chữ ký khuôn mặt bằng cáchsử dụng Nhận dạng đồng nhất thần kinh (NHI).
Mỗi chữ ký khuôn mặt được mã hóa và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, quá trình tạo ra một chữ ký khuôn mặt có thể được sử dụng để tạo lại hình ảnh của một khuôn mặt cụ thể, Ruzzola nói.
Chữ ký khuôn mặt này cho phép các nhà bán lẻ nhận ra khi một khách hàng cụ thể vào lại cửa hàng mà không nắm bắt được danh tính cá nhân của họ. Bằng cách đó, nhà bán lẻ có thể theo dõi thói quen mua sắm cá nhân, độ tuổi và giới tính của cá nhân, trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật
Ruzzola đã mô tả các trường hợp sử dụng chữ ký khuôn mặt khác, chẳng hạn như đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có thể truy cập vào các khu vực lưu trữ hoặc văn phòng bị hạn chế. Một trường hợp sử dụng có liên quan là để xác nhận rằng các nhân viên cụ thể, chẳng hạn như nhân viên an ninh, có mặt ở các khu vực cụ thể tại thời điểm cụ thể và thực hiện các chức năng cụ thể.
Không phải tất cả các hành vi AI đều giống nhau
Cuộc trò chuyện của chúng tôi chuyển sang các công ty khác đang phát triển trong không gian này. Ruzzola giải thích rằng Retail Suite khác với các đối thủ cạnh tranh bằng cách cung cấp ba lợi thế quan trọng.
Đầu tiên, hệ thống chế độ kép của giải pháp cho phép các nhà bán lẻ nắm bắt và phân tích cả dữ liệu theo ngữ cảnh và dữ liệu tương tác thương hiệu. Không có giải pháp nào khác xử lý cả hai khía cạnh này trong một bộ duy nhất, ông nói.
Ưu điểm thứ hai là chi phí thấp. Ruzzola cho biết, phần cứng của AAEON và ngăn xếp của Intel giúp giảm chi phí.
Ưu điểm thứ ba là giải pháp có thể cung cấp KPI tiêuchuẩn hoặc dữ liệu thô. Các tiêu chuẩn KPI cho phép các nhà bán lẻ nhanh chóng có được cái nhìn sâu sắc mà không cần các nhà phân tích, chuyên gia Ruzzola cho biết, họ có thể lôi kéo một nhà phân tích nghiên cứu kỹ lưỡng dữ liệu thô để đạt được cái nhìn sâu sắc hơn.”
Thu hẹp khoảng cách với thương mại điện tử
Khi AI và các công nghệ máy học trưởng thành và chi phí của chúng giảm xuống, các nhà bán lẻ truyền thống có thể thực hiện các phân tích khách hàng, thương hiệu và sản phẩm mà các thợ may điện tử chấp nhận. Các nhà bán lẻ, vui mừng về những cơ hội như vậy, đang hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng cũng như thương hiệu nào vượt trội hơn những người khác. Kết quả? Các nhà bán lẻ cạnh tranh hơn và hướng đến khách hàng.
Thông tin về các Tác giả Robert Moss là một nhà tư vấn và chiến lược gia độc lập, người tập trung vào giá trị thu được thông qua IoT, AI, học máy và các công nghệ khác. Ông cũng giúp đưa ra tiếng nói cho các giám đốc điều hành tại các công ty công nghệ hàng đầu, cho phép các câu chuyện cá nhân của họ thể hiện cách họ khuyến k h í c h sự đổi mới, vượt qua trở ngại và cải thiện kỹ năng lãnh đạo của họ. Tweets @RobertMoss_IoT.