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人工智能表现超越人类了吗?

来源:互联网作者:王林更新时间:2021-04-22 17:38:43阅读:

从IBM DeepBlue到Open AI Five,从看不见的阿尔法狗,到看得见的波士顿动力最新的跳绳机器狗,作为人工智能“三驾马车”的数据、算法、算力中的重中之重,算法在不断突破中持续发展进化。

2021新年伊始,作为难度之巅的自然语言理解(NLU)领域迎来新的突破。在最新测试基准SuperGLUE中,来自微软的DeBERTa和来自谷歌的T5+Meena的两大AI模型建立了新的里程碑。这是人工智能在自然语义理解上获得的长足进步,这也意味着AI算法在特定环境中的表现超过人类大脑已成定局。

事实上,在长久以来的人机大战实验中,标准化程度越高的场景,AI表现越好,往往都可以接近或者超过人类。落地到实际应用中分析,小到棋牌、电子竞技,大到医疗、安防、教育……AI落地,触发全新商业运营之变,为不同产业带来全新的价值创造。

在科技零售领域,人工智能正在撬动效率杠杆,实现智能商业决策,带来“高效而智慧”的变革。

作为场景相对标准化的实体零售行业,正是AI大显身手的绝佳阵地。

Trax扎根零售数智化领域十年技术深耕,从零售图像识别开始,融合人工智能和深度学习技术,让零售AI表现真正卓有成效。

自动化,实现效率提升

试想一下,当您站在货架前,目所能及的产品会有多少?寻找一个特定价签的时间需要多久?

受限于生物学上人眼所能的捕捉范围与人类对信息处理速度的极限,如今,在零售商品信息搜集的准确性、有效性、完整性、及时性上,AI表现已远超人类。

AI感知智能技术已具备目标的精准分类识别能力,可以帮助企业提升业务的自动化水平,在零售业务流程中的某些环节由机器替代人工来执行,实现了提升效率和降低成本的双重收益。

Trax Argus识别平台可以将图像、视频媒介的数据转化成格式化、细颗粒度信息,并进行量化统计分析和关联分析。这在类别数量大、商品视觉差异小、新品更新频次高的实体零售领域,通过AI自动化可以带来显著的商业价值。

智能化,实现决策升级

在更深刻的零售场景下,保持在店内的相对优势,比如商品组合如何能获得更大销售可能、店内促销如何能利润最大化等,也是需要零售决策的关键环节。

相比起滞后的销售数据无法带来的实时洞察,Trax 利用AI+IoT设备实现对货架持续而稳定的监测,让决策制定更加精准和高效。

Trax零售数据能记录商品的在架与销售变化,并根据深度学习算法预测未来销售表现,也就是说,货架产品是会在6点前被卖完还是在4点前被卖完有了详细的数据支持。

通过在全国范围内的实时货架数据监测,发现不同区域市场的最优商品组合、摆放位置、促销方式等,你会更快的发现口香糖、啤酒、纸尿布等等不同品类产品应该如何去摆放,而不是仅凭经验去尝试。

创新化,不破不立的零售新常态

AI能看见比人类更深刻的洞察,这也就带来了智能零售的新常态,零售企业也因此能够调整人员配置,将人的决策能力发挥到极致,获得更高效的零售管理价值。

在未来,实体零售将愈发拆分为体验式场景和购物式场景。体验向左,照顾用户“不着边际的企图心”,AI洞察驱动客户的入店体验,带来全新的产品推荐或者是生活场景感知;购物向右,以效率为核心,便捷高效地获取生活所需的商品,甚至是根据消费习惯由AI来决策定期配置的必需品。

在这种创新的零售环境中,零售的新常态将更加专注地服务于人。无论是AI称重,还是无人售卖,无论是感应式购物空间,还是便捷的人脸支付,这都是AI不断发展带来的零售创新新场景。

零售的下一步

在未来,商业社会中的消费者走进一家店内,消费偏好与采购路线就可以通过APP呈现;琳琅满目的商品永远保持充足,店内不再需要大量员工引导,购买体验与效率能获得大幅度提升。

这种人货场达到高度统一的理想形态,将得益于人工智能技术的突破性进步。让店内实现千店千面,零售AI的未来,正在从辅助决策到引导决策,彻底超越人类洞见。

基于计算机视觉的商品识别能力已被验证其独有的决策价值,而基于计算机视觉的人体行为识别,也正在逐步应用到消费者购物研究领域。通过推荐算法来进行门店进货采购,将成为AI+IoT未来零售场景的一个全新应用趋势。

现在,Trax零售AI解决方案打通的从仓库到货架的整体运营流程,未来也将赋能动销管理和供应链管理,形成从理货形式到采销形式的整体转变。

正如Trax大中华区总裁汤劲武所说:“未来的智能零售犹如操作系统,将会形成一个大的智能体,智能体的范围会越来越大,人在整个商业社会的效率会越来越高。而Trax将在其中扮演链接零售商、品牌商和消费者的重要角色。”

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