荟眼 | 辰达物联刘亮:AI视觉让购物更轻松、更高效!

发布者/ 荟捧场 时间:2018-11-21 浏览 1221次 原创
荟捧场导读:

荟眼系列是由荟捧场原创打造,此次是针对行业展会chinashop,进行的优秀企业采访!!

第二十届中国零售业博览会与昆明隆重举行,优秀企业层出不穷,今天小荟采访到了来自辰达物联创智中心的掌门人-刘亮先生,他在采访中表示:辰达物联以“智器重构 赋能零售”为主题亮相大会,技术特色涵括AI视觉、四维建模、边缘计算、绩效追溯、平行式影像防损、智能自助结算等。新产品聚焦零售新场景智能交互应用,以提升人效为核心,重构新零售场景化智能设备。

下面让我们一起来了解下AI如何让人、货、场实现更高效率?

以下为采访实录,由荟捧场整理:

荟捧场:刘总 您好,请您向大家介绍一下您自己

辰达物联:大家好,我是来自上海辰达物联网创智中心的刘亮,主要负责新零售创新应用领域相关业务,很高兴能在这里探讨零售创新应用的相关话题。

荟捧场:谢谢刘总,听说在本次展会上我们辰达物联有几大亮点技术和大家见面,可否给大家介绍一下?

辰达物联:我先讲一下在购物自助环节的一个新的亮点,这也是全球首次产品应用发布,现在我们在购物环节过程中,会经常遇到自助结算柜台,目前自助购物在零售业是非常大的一个趋势,但在实际场景中,我们发现一个问题,目前的自助场景中,我们可以很轻松的完成自助购物过程,但是在购买购物袋这个环节过程中,仍需要有一个人服务这台自助机,那在针对这个场景我们研发了一款新的产品,就是在自助收银柜台中加入了自助购物袋功能。

我给大家演示一下:在这个购物过程中我们需要购物袋的时候,只需轻轻的点一下屏幕,购物袋就能自动出来,那我们就可以把东西都轻松地打包,从而实现了购物结算环节过程中半自助向全自助的转变。

第二个亮点我为大家简单介绍一下,首先看一下这个产品,它解决了什么问题呢?现在不管是何种形式的购物结算,都需要我一件一件的对准商品条码,去做一个扫描动作。而这个新产品,我们通过AI算法,把商品视觉和数据采集结合起来,从结算角度把购物过程轻松化。

我来演示一下:不需要把所有的商品一个个去扫描,只要放在这个购物台上,就能够轻松的把全部商品识别出来,并把商品价格清单结算出来,这是我们的一个应用层。

那在我们的整个架构里面,除了应用层还有一个基础层,就是我们的数据结构层,这里面就是最新的一款产品,我们称之为商品深度学习机。

通过这个深度学习机可以把商品的五维数据全部采集出来,这五维包括:产品的长、宽、高、重量,还包括它的商品整体视觉。在原来视觉领域,整个商品学习大致需要一天的时间,而通过我们这个加载了AI算法的深度学习机,只要两分钟就可以完成产品的所有学习过程。通过这个产品深度学习的数据基础,我们可以去做更多的商品视觉应用,可以延展在结算、购物过程体验、分拣等方面。

荟捧场:我们在零售业哪些场景方面,还会有更多的创新应用诞生?

辰达物联:我来简单介绍一下,零售业通常会讲人、货、场,对我们来讲也是围绕在人、货、场这三个场景上不断创新。要讲创新,我可能会把人、货、场,分为人效、货效、场效,而在人效、货效、场效之中,我会更突出人效方面。

那在人效方面,我会把他又划分为两个方面:消费者和使用者。

消费者的人效就是体验,不断提升购物过程体验,一些创新应用会围绕购物者消费体验不断的去做一些优化,比如我们逛超市时候,现在还要拿着购物袋,还要推着购物车,这个场景在未来可能就不再需要了,当在选购商品的时候,会有其他方式,让我所见所想即所得,那这是在消费体验中的人效方面。

另外一方面就是作为商家来讲,如何提升人员的效率,现在零售业里面我们看到有两种人员密集型的应用场景:一个是在配送环节,还有一个就是拣货环节。

在配送环节会有更多、更高效的无人机、机器人等方式去替代人工,这也是一种场景化的创新应用。

另外还有一个,是在线上线下大融合之下,线上订单下发到线下门店拣货的场景,在这个场景里面,我认为会通过一种人机协作的方式,来实现拣货场景的优化,通过人机协作方面的创新,去把人力密集型的这种模式颠覆掉,人只需要完成必要的把控,用机器来代替标准化和程式化的动作,比如说拣货场景中:拣货不是让人去找货,而是让货去找货,然后货再去找人这种方式,来减少人员密集性,以及提升准确率和拣货效率。

荟捧场:好的谢谢,感谢刘总今天的分享。

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