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AI场景之争,Trax占据全场景零售AI解决方案高地
时间:2020-04-15  来源:  作者:木木  点击量:

  十多年前,《天下无贼》制造的流行语,给我们以启发:“21世纪最重要的是什么?人才!”

  十多年后的今天,人工智能时代来临,最重要的是什么?答案变了,是科技赋能的解决方案。

  十多年来,从千禧年互联网泡沫后再次崛起,中国互联网依靠模式创新和人口红利,成为推动经济和社会变革的技术动能。

  当变革中的经济,由粗放走向精益管理,由科学走向智能管理,中国互联网步入下半场;大数据已近完成精细化标签管理,人工智能则从构架层级开始新一轮技术筑底。

  这是传统行业梳理核心价值,迎来转型变革的关键一刻,这也是平台型AI巨头们重新定义业务边界的开始。大数据、人工智能与产业融合的全新场景之争,将诞生出令人期待的经济新躁动。

  平台型AI入局,零售行业的新篇章

  作为拥有技术厚度的平台型AI大厂而言,深耕人工智能,为未来竞争储备杀手锏业务,是永恒不变的主题。作为布局最早、声量最高的AI老牌玩家,百度应声入局,随后众多平台型AI公司纷纷跟进,瞄准了传统零售市场转型中的新机遇。

  零售业,提供面向消费者的商品和服务,串联起整个国民经济的生产和消费。人货场的变与不变是永远琢磨不透的终极命题,科技赋能也终将在零售行业掀起新的波澜。

  在面对从增量转向存量的市场变化下,AI技术改造的解决方案,可以帮助到更精细有效的零售过程管控,这也是每个零售企业所密切关注的重点。

  过去,在货架前,要让正确的商品在正确的时间出现在合适的消费者面前,只能依靠销售人员或是业代的历史经验,现如今,人口红利消退,繁荣的商业基础设施抵消了商业持续景气带来的利润增长。红利不再,降本增效则成为零售行业发展无法回避的关键痛点。

  无论是价格设置、陈列摆放,还是产品促销、竞品价格,这些看起来老生常谈的话题,在零售执行的细节里被抽丝剥茧,从数据分析中跃升而出,成为研究的重点。

  在这些零售业的痛点面前,平台型AI公司的解决方案是打造产业级深度学习开源开放平台,让更多应用能够有独立衍生的可能。而这背后,正是基于平台型AI公司的强大算力,将开源基础算法和开放平台的双重属性进行链接,帮助零售产业有一个整体的技术提升。

  运用基础的识别模型,结合强大计算力与大数据学习网络,平台型AI公司的基础建设,带来的是有益于一个或多个行业的技术方案或操作模块,同时或将带来更多平台级、可移植应用的产生。

  零售场景分化,Trax占据全场景零售AI价值高地

  从技术思维转换到零售从业的视角来看,除了技术赋能,零售业更需要针对零售管理流程的诸多细节场景,来重新定义零售数字化。

  如果说,零售的前台就是货架前端和消费者互动产生消费场景下的大数据;零售的后台则是进销存和供应链管理、对接仓储物流等保障体系。那么,零售运营管理的核心中枢,就是不同细分的零售场景。

  事实上,在零售场景越来越复杂的商业环境中,无论是卖场、商超,还是连锁店、夫妻老婆店,消费产品推陈出新迅速迭代;对于不同零售场景下,如何精准把握货架脉动、以及卖场多元场景下的零售数字化管理,都有着更细颗粒度的需求。针对不同的零售场景,根据不同商品及商业形态进行精准的识别,实现整个商品和店铺的数字化,才是真正实现精准的零售管理。

  零售全场景AI概念的崛起,不仅需要强大的算力支持,更需要在行业持续深耕的基础上,真正定义出全场景零售AI所需要的模型:从货架到端架,从堆头到展示架,从表层的排面、分销、缺货、货架占有率等基础数据,到针对商品层数、节数、黄金层、货架长度、地堆面积等深层指标……当品牌商对每一个不同类型的零售终端,都能连续不断地采集数据,快速搭建场景模型,并通过全场景零售AI进行识别和生成洞察,这才是零售数智化转型的价值体现,这也是Trax独占全场景零售AI解决方案高地的战略思维所在。

  专注零售视觉识别十年的Trax,目前已经对基础算法进行升级,以全球积累的技术模型为拓展,不断进行新的模型平台研发,来面对中国市场复杂而又多变的零售渠道构成,以及不断丰富的零售场景,以应对不同店铺对零售场景分析的需求,了解每一个零售执行的细微脉动。

  与平台型AI同台献技,Trax深耕场景走出不一样的AI之路

  由于与人脸识别等其他AI应用不同,面向零售的图像识别技术面对的产品类别数量大、视觉差异小、更新频率高,同时又面临复杂场景下产品识别难度高(如变形、遮挡、逆光等)、陈列场景区域的检测和分割难等不同难题。

  据《棱镜》的研究,中国快消品市场每年有接近30万种新品上市,但第二年只活下来74%,第三年只有45%幸存。这个庞大的数据级别和变化趋势,让我们看到,即使在扎实的零售数据库作为底层构架的情况下,还需要精准的识别度和不断地算法升级帮助更高效的进行图像分析处理。然后,加以强大的算力作为后台支持。在这个层面上,Trax与平台型AI公司的合作又成为可能。

  客观来说,平台型AI公司的入局,对零售行业是一件好事,亦将催熟零售行业数智化的大市场。基于庞大算力和产业级开放平台,实体零售的数智化将成为更近一步的未来。而基于Trax深耕的全场景零售AI解决方案,更多模块化或定制化的深层分析和零售洞察,将会带来惊喜不断的智能零售新未来。

  零售的数智化是必然之路。对于诸多零售品牌商而言,当务之急就是拥抱变化,以科技驱动未来。从这个层面上讲,Trax已占据AI时代全场景零售AI解决方案高地,桥接各种场景与数智化零售的未来。

  是的,未来正在来,且让全场景零售再飞一会儿!

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