开创智慧零售新时代

改进预测。增加收入。减少紧缩。

领先的零售商正利用 AI 来减少损耗、改善预测、实现仓库物流自动化、决定店内促销活动和实时定价、为客户提供个性化服务和推荐，以及在实体店和网店提供更出色的购物体验。

 

借助 NVIDIA Omniverse Enterprise 和 AI，Lowe's 正在塑造家居装饰零售业的未来。

Lowe's 是大型家居装饰零售商之一，正在采用仿真和数字孪生技术来改善商店布局、优化商品销售并提高员工生产效率。

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全球睿智的头脑，一场独特的活动。

会议和培训 9 月 19 日至 22 日 | 主题演讲 9月20日

全球睿智的头脑，一场独特的活动。

会议和培训 9 月 19 日至 22 日 | 主题演讲 9月20日

参加 AI 时代的领先技术会议，了解顶尖零售公司投资于仿真和数字孪生的原因。

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    先睹为快：劳氏公司构建全数字化环境

    了解《财富》杂志 50 强零售商劳氏公司如何实现家居装修构建环境的数字化。无论是产品、商店，还是客户家居，劳氏公司一直使用数字孪生创造新的可能。Lowe's 着力解决家居装修中出现的问题，包括帮助客户可视化重新设计过的房间的效果，以及运行仿真来优化每家商店的布局。

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    由 NVIDIA AI 提供助力的客户导向型 Kroger 杂货店：与 Wes Rhodes 进行炉边谈话
    • Wesley Rhodes，Kroger 技术转型和研发副总裁
    • Azita Martin，NVIDIA AI 零售和 GPG 副总裁兼总经理

    今年早些时候，Kroger 和 NVIDIA 开始进行战略合作，借助采用 AI 的应用和服务来重塑购物体验。参加与 Kroger 的技术转型和研发副总裁 Wes Rhodes 的炉边谈话，了解其团队在数字孪生、AI 和 NVIDIA Omniverse™ Avatar 领域取得的进展。Kroger 正在运用这些技术以及更多内容来提高对客户的关注度并改善客户体验，同时增加 Kroger 的利润。

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    如何构建数字孪生：3D 数据的全设计保真度可视化与聚合

    • Brain Harrison，NVIDIA 软件产品管理总监

    开始学习如何在 NVIDIA Omniverse 中构建数字孪生。构建数字孪生是一个复杂的过程，着手开始的方式有许多种。我们将演示一个通用示例，这是大规模设计和数字孪生项目中常见的挑战之一，即能够聚合来自许多软件生态系统的不同 3D 数据集（即 CAD、设计、动画或仿真），并以全设计保真度进行可视化，而不会丢失数据或损坏模型。了解 NVIDIA Omniverse 基于 USD (Universal Scene Description) 的互联协作工作流如何为统一和解锁数据提供帮助，查看 Omniverse 连接器示例，并了解要提出哪些问题来确定最适合您的工作流。请务必关注后续讲座，了解“如何构建数字孪生：引入机器人开发”。

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Three headshots with varying dark gray to dark purple backgrounds. The left headshot features a man in a gray shirt with a gold banner that reads Stephen Jones, NVIDIA. The middle headshot features a woman in a red shirt with a gold banner that reads Anima Anandkumar, NVIDIA. The right headshot features a man in a black shirt and gray collar with a gold banner that reads Ian Buck, NVIDIA.

西门子与 NVIDIA 携手构建工业元宇宙

将西门子 Xcelerator 生态系统与 NVIDIA Omniverse 的 AI 驱动、物理属性准确的仿真引擎相连接，开创工业自动化的新时代。

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    智能商店

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    需求预测

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    仓库物流

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    推荐系统和搜索

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    对话式 AI

智能商店

智能商店

通过使用来自摄像头和传感器的数据，零售商正利用 AI 来减少损耗、消除缺货问题，以及清楚查看客户行为。同样的基础设施也能加快结账速度。探索零售商使用 AI 创建智能商店的多种方式：商店仿真、资产保护、自主购物、缺货和库存管理、商店分析、商店运营、个性化促销和增强现实体验。

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预测和库存管理

预测和库存管理

AI 还能改进需求预测和库存管理。需求预测使用来自各种来源的数据，以确保在合适的时间和合适的商店发售合适的产品。​

使用机器学习提高预测准确度能对供应链优化产生重大影响。

有效的预测不仅仅要考虑人口统计数据和地点。许多外部事件（例如天气或当地体育赛事）也可能会影响供给和需求。通过基于 NVIDIA GPU 运行 NVIDIA RAPIDS™ 软件库，零售商可以将机器学习算法的训练速度提升高达 20 倍。这意味着他们可以使用更多的数据，并以更高的准确度更快地处理数据。​​

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仓库物流领域的 AI

AI 在仓储物流行业的应用

仓储物流是优化、集成、自动化和管理运营或配送中心的产品流的艺术。结合适用于智能视频分析 (IVA)、机器人技术、自动化和供应链管理的 NVIDIA AI 解决方案，实现更高的运营效率和流程吞吐量。

负责处理订单的仓库机器人能够在做出决策之前评估所有变量并适应变化的情况。通过自动报告，它们可以优化路线，提供端到端的可见性，并提高订单拣选、包装和投递的准确性。

 

 

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推荐和视觉搜索

推荐和视觉搜索

了解顾客行为对于希望推动业务发展的零售商而言变得更为重要。通过视频分析技术助力的 AI 应用，可以使零售商像一直在线一样，了解店内的顾客行为。​

通过深入了解客流量大的通道、停留时间和人口统计数据，零售商可以改善推销效果和在店内举行实时促销活动，以增加收入并提供更好的体验。

对于电子商务，零售商正使用 GPU 驱动的机器学习和深度学习算法来打造更快、更准确的推荐引擎，从而将收入提升 60%。

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会话式 AI

对话式 AI

零售商正在个性化客户体验，将消费者数据转化为切实可行的见解，并借助实时对话式 AI 改善客户服务。NVIDIA 借助 NVIDIA Riva SDK 使这些想法成为可能。NVIDIA Riva SDK 是用于语音识别和语音合成、语言理解等的端到端工作流。Riva 包含先进的自动语音识别 (ASR) 和文字转语音 (TTS) 功能，且实时运行。Riva 定制语音功能使任何企业只需提供 30 分钟的数据，即可为其品牌、虚拟助理或呼叫中心创建独特的语音。它可以针对不同的语言、口音、领域、词汇和上下文进行进一步调整。

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零售软件合作伙伴生态系统

这些是能力卓越的工程师，他们创造出多项能使零售业受益的新工具。一些是成熟的公司，一些是 NVIDIA 初创加速器 NVIDIA 初创加速计划成员，他们已经为零售业开发出基于 GPU 的颠覆性 AI 工具。探索处于第四次工业革命前沿的企业和组织，为智能商店、仓库物流和全渠道管理提供新功能。

Deep North—Improving In-Store Experiences with AI Insights

Deep North：利用 AI 见解改善店内体验

利用 Deep North 的技术，实体零售商店和运输枢纽可通过更好的客户体验从数字世界吸引更多消费者。

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Clarifai—Accelerating AI-Assisted Data Annotation

Clarifai – 加速 AI 辅助的数据标注

Clarifai 的新 Labeler 工具可缩短标注图像所需的时间，为数据科学家提供帮助。

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AiFi – 助力实现迷你型无人销售店和智能货柜

AiFi – 助力实现迷你型无人销售店和智能货柜

AiFi 正在助力全球商店实现自动化，并为每个人提供采用 AI 技术的自动结账解决方案。

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Dematic 正在利用边缘 AI 随时随地管理其应用程序、服务器和软件部署。

Dematic – 管理和扩展 AI 部署

Dematic 正在利用边缘 AI 随时随地管理其应用程序、服务器和软件部署。

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从边缘到数据中心再到云的 AI 零售

边缘实时 AI

实时边缘 AI

能够更快地获取见解意味着节省时间、降低成本并改善客户体验。正因如此，零售商希望利用商店、仓库和整个供应链中数十亿个物联网传感器生成的数据。NVIDIA 的边缘计算解决方案旨在收集和计算网络边缘的连续数据流，为商店员工提供有关损耗的实时通知，以及客户人口统计信息、购物偏好等方面的见解。

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为数据中心带来强大计算能力

为数据中心带来强大计算能力

NVIDIA DGX™ 系统集成了 8 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，并与 NVIDIA® NVLink® 和 NVIDIA NVSwitch™ 互联，旨在更快提供解决方案，解决零售商所面临的重大 AI 难题。无论是提高预测准确性、防止库存损失，还是提供增强的客户体验，DGX 系统（包括 NVIDIA DGX A100 和 NVIDIA DGX SuperPOD™）均可提供所需的性能和规模，以便在变革性的 AI 零售用例中提供更高的投资回报率。

NVIDIA DGX™ A100 是适用于各种 AI 工作负载的通用系统，能够为率先推出的 5 petaFLOPS AI 系统提供之前难以实现的计算密度、性能和灵活性。

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从数据中心到云的自由选择

大众化 – 从数据中心到云

用户可在各大主要云平台获取 NVIDIA GPU，NVIDIA NGC™catalogC™ 还提供用于简化部署的 GPU 加速软件容器，其中包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等深度学习框架。NVIDIA Metropolis 也可在云中使用，与 Azure IoT Edge 完全集成，并且不久将与 AWS IoT Greengrass 集成。

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NVIDIA 的软件库和软件开发套件 (SDK) 共同造就了一种可扩展的解决方案，使客户能够在云端、服务器上或边缘位置部署推理和 AI。这些 SDK 包括适用于边缘 AI 的嵌入式平台 NVIDIA Jetson™、适用于智能视频分析 (IVA) 的 DeepStream、适用于机器人开发的 NVIDIA Isaac™、适用于推理的 NVIDIA® TensorRT™、用于调整深度神经网络 (DNN) 的 TAO 工具套件，以及适用于容器和 AI 软件的 NGC。

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