破解1000亿美元库存损耗难题，英伟达推出3个零售AI工作流

　　智东西
　　作者 | ZeR0
　　编辑 | 漠影
　　智东西1月13日报道，针对防盗等造成零售损失的问题，NVIDIA（英伟达）宣布推出3个基于其Metropolis微服务的零售AI工作流。
　　这些工作流基于云原生微服务而构建，包括针对数百种容易被盗的产品进行预训练的模型，可用作防损应用程序的无代码或低代码构建模块。
　　其基于最常被盗产品的图像及软件进行了预训练，能够接入商店内现有的应用程序，追踪销售点机器以及整个商店内的对象和产品，从而帮助开发者更轻松快速地构建并推出防盗应用程序。
　　一、全球零售业面临千亿美元库存＂损耗＂价值
　　因盗窃、损坏和错放而造成的货物损失，会在极大程度上削弱零售商的利润。全球零售业面临的库存＂损耗＂价值高达1000亿美元。
　　根据美国零售联合会与零售防损委员会合作开展的《2022年零售业安全调查》，估计65%的商品损耗是由于盗窃造成的。
　　多家零售商称，由于食品和其他必需品价格上涨，近期的盗窃事件增加了1倍以上。
　　美国零售防损委员会主任Read Hayes认为，当前的宏观动态环境下，零售业的盗窃现象有所增加，可能使零售业不堪重负。
　　＂对于企业，投资于防损解决方案已成为一项关键要求，也是必须面对的现实。＂Read Hayes说。
　　二、3个零售AI工作流：防损、追踪、分析
　　NVIDIA AI Enterprise软件套件提供了一系列NVIDIA零售AI工作流，包括：
　　（1）零售防损AI工作流：基于NVIDIA Research开发的最先进的少样本学习技术，结合主动学习，可识别并捕获客户和销售人员在结账时扫描的任何新产品，最终提高模型准确性。经预训练，该工作流中的AI模型可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。借助NVIDIA Omniverse的合成数据生成功能，零售商和独立软件供应商可针对数十万种店内产品，对模型进行定制化和进一步训练。
　　（2）多摄像头追踪AI工作流：提供多目标、多摄像头（MTMC）功能，使应用开发者能够更轻松地创建系统，以通过商内的多个摄像头来进行对象追踪。该工作流通过摄像头来追踪对象和店员，每个对象拥有一个唯一ID。对象的追踪是基于视觉嵌入或外观，而非个人生物识别信息，以全面保障购物者的隐私。
　　（3）零售商店分析工作流：使用计算机视觉，为商店的分析提供深入洞察，通过自定义仪表板来显示多项信息，例如商店客流量趋势、带购物篮的顾客数量、过道占用率等。
　　三、基于Metropolis微服务构建，支持定制化和扩展
　　上述工作流基于NVIDIA Metropolis微服务而构建。NVIDIA Metropolis微服务是一种构建AI应用程序的低代码或无代码方式，为复杂AI工作流的开发提供了构建模块，并使开发出的工作流能够快速扩展到生产就绪型AI应用程序中。
　　开发者可轻松地对这些AI工作流进行定制和扩展，包括集成开发者自己的模型。该微服务还能够更轻松地将新产品与旧系统集成。
　　＂基于Metropolis微服务构建的全新NVIDIA零售AI工作流使我们能够对产品进行定制化，实现快速扩展，以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。＂Radius.ai首席技术官Bobby Chowdary说。
　　Infosys执行副总裁兼AI和自动化业务负责人Balakrishna D R谈道，Infosys正在利用NVIDIA新工作流开发最先进的防损系统，包含用于零售SKU识别的预训练模型和微服务架构，这有助于更快部署解决方案，并快速扩展以涵盖更多商店和产品线，同时实现超越从前的准确性。
　　结语：AI正帮助零售商更好维护商业利益
　　进入深度学习时代，AI技术被越来越多地应用到零售场景，帮助更快速准确地发现盗损风险、提高预测客户需求的准确性，优化供应链效率，这也有助于缓解劳动力短缺问题，进而减少成本和经济损失。
　　此次NVIDIA推出的3个零售AI工作流，提供了解决零售业常见痛点的有效工具，帮助零售商更易实现业务流程自动化。NVIDIA将于1月15日至17日在纽约举行的美国零售联合会会议上，公布有关其零售AI工作流的更多详情。