利用 AI 革新零售业

减少损耗,改善预测,推动收入增长

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。

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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,以及清楚查看顾客行为。同样的基础设施也能加快结账速度。研究零售商如何使用 AI 从以下四个方面打造智能商店:资产保护、商店分析、自助购物和商店运营。

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。​​

沃尔玛改善预测

沃尔玛改善预测

以沃尔玛为例,借助 RAPIDS 开源数据处理和机器学习库,该公司已将机器学习算法的训练速度提升 20 倍。RAPIDS 基于 CUDA-X AI™ 并利用 NVIDIA GPU,借此沃尔玛能够更加高效地将正确的产品送到正确的商店,实时响应购物者趋势,并大规模节省库存成本。

了解沃尔玛如何改善预测水平
 
仓库物流领域的 AI

仓库物流领域的 AI

借助深度学习和增强学习,可以在供应链中将 AI 与仓库管理结合起来。这种结合为运营增加了一定程度的“意识”,让仓库机器人能够从整体角度看待产品(同时利用物理特性和理论特性),以做出明智的决策。​

NVIDIA EGX™ 平台通过在边缘位置(位于仓库内)部署 GPU 加速的 AI,提高仓库生产力、效率和订单准确性。负责处理订单的仓库机器人由 GPU 驱动,不仅能实时运行,还能在做出决策之前测量所有变量和就地适应变化的情况。它们能够自动生成报告(可能包括需求预测和最后一公里交付),从而提供端到端可见性,并提高按订单拣货、包装和发运的准确性。

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%。

会话式 AI

对话式 AI


自然语言处理 (NLP) 正帮助零售商为顾客提供个性化体验及改善顾客服务。它还用于汇编和分析消费者数据,以获得切实可行的见解。NVIDIA 可优化 BERT(一种热门的 NLP 模型)的训练和推理性能,从而实现实时对话式 AI。

NVIDIA Jarvis 是一种用于构建和部署 AI 应用程序的平台,能够融合用于语音识别和语音合成、语言理解和视觉的深度学习模型。Jarvis 在 NVIDIA EGX 堆栈上运行,该堆栈与所有商用 Kubernetes 基础设施兼容。

 

零售业开拓性初创公司

这些创新者是能力卓越的工程师,他们打造出多项能使零售业受益的新工具。作为 NVIDIA 初创加速计划“NVIDIA 初创公司孵化器”的一部分,他们已为零售业开发出基于 GPU 的颠覆性 AI 工具。初创加速计划为创新先驱和由深度学习专家及思想领袖组成的庞大网络牵线搭桥,进而培育创业生态系统。探索第四次工业革命前沿的一些流行应用。

Deep North:利用 AI 见解改善店内体验

Deep North:利用 AI 见解改善店内体验

利用 Deep North 的技术,实体零售商店和购物中心可通过更好的客户体验从网络世界吸引更多消费者。

码隆科技公司 – 将无标记的图像分类

码隆科技公司 – 将无标记的图像分类

码隆科技公司正在提高效率,并使用智能视频分析技术准确减少店内损耗和改进自助服务。

NVIDIA AI 咨询合作伙伴网络

服务交付合作伙伴在深度学习 (DL)、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 提供的转型业务效益方面拥有特殊专长。了解他们提供的咨询服务,以及专为零售业关键案例(例如资产保护和预测分析)打造的有力解决方案

从边缘到数据中心再到云的 AI 零售

边缘实时 AI

边缘实时 AI

NVIDIA 的边缘解决方案旨在收集并计算网络边缘的连续数据流。AI 计算完全在店内完成,不仅可向商店售货员提供有关损耗的实时见解和通知,还能让其深入了解客户人口统计数据、购物偏好等方面的信息。

当今强大的 AI 和 NVIDIA EGX 平台为零售店带来了加速的 AI 计算能力,使得智能零售成为现实。

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 Tensor Core GPU 可大幅提升深度学习和机器学习模型训练的速度,以提供开创性见解。从边缘到数据中心,各大计算机系统和服务器制造商均提供 Tensor Core GPU,以加速 AI 模型训练。NVIDIA DGX™ 系统同样搭载 Tensor Core GPU,它们配备 DGX 软件堆栈,用于快速 AI 部署,以满足深度学习和机器学习开发者的需求。

NVIDIA DGX™ A100 是适用于所有 AI 工作负载的通用系统,为全球首款 5 petaFLOPS AI 系统提供超高计算密度、性能和灵活性。

从数据中心到云的自由选择

从数据中心到云的自由选择

用户可在全球各大云平台获取 NVIDIA GPU,NGC 更可提供用于简化部署的 GPU 加速软件容器,其中包括 TensorFlowPyTorchMXNet 等深度学习框架。NVIDIA Metropolis 还支持在云端使用,其已与 Azure IoT Edge 全面集成,并即将与 AWS IoT Greengrass 集成。

NVIDIA 的软件库和 SDK 创造了一种可扩展的解决方案,使客户能够在云端、服务器或边缘部署推理和 AI 功能。这些 SDK 包括适用于嵌入式应用的 NVIDIA JetPack、适用于 IVA 的 DeepStream、适用于机器人的 NVIDIA Isaac、适用于推理的 NVIDIA TensorRT、适用于调整深度神经网络 (DNN) 的迁移学习工具包,以及适用于容器和 AI 软件的 NGC

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