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    NVIDIA GPU加速AI全流程,云拿科技打造新一代AI智能便利店

    來源:投影時代 更新日期:2021-12-16 作者:佚名

        云拿科技(Cloudpick)成立于 2017 年,作為一家智能零售技術提供商,云拿憑借專有的計算機視覺、深度學習、傳感器融合和邊緣計算技術,為數字化、智能化的無人便利店提供即取即用的購物體驗。

        云拿與全球知名電子商務公司、傳統零售商和支付合作伙伴合作,為線下實體店配備精簡、經濟、高效的新科技模式,從而為顧客構建“新零售”的購物體驗。

        智能商店運營面臨算力及硬件成本挑戰

        視覺無人店在商業化的實際運營中面臨著巨大的挑戰:

        一是門店同時支持的購物人數。便利店高峰期人數較多,會產生各種復雜的擁擠、遮擋等情況,對訂單推送實時性和識別準確率提出了巨大的挑戰。

        二是支持的門店面積,有的門店面積較大,需要強大的 GPU 算力支持眾多攝像頭的實時圖像推理,有時候單個 GPU 是不夠的,如何利用多 GPU 加速計算并能夠自動擴容和資源合理分配。

        三是成本,視覺無人店相比于普通門店,增加了較多的服務器和攝像頭成本,如何降低硬件的成本,才能在利潤比較薄的便利店行業獲得廣泛應用。

        世界領先的食品零售商 Ahold Delhaize(美國)與 Cloudpick 合作,在其辦公大樓內設立了數字化商店。但便利店面臨著勞動力短缺、勞動力成本高、工作時間長等問題:

        倉庫全天候運營,設立便利店需每天進行 3 班排班,為 200 多名員工提供服務。

        客戶需求快速、經濟高效的解決方案,可在不同時段為員工供應飲料、零食和新鮮食品。

        NVIDIA高性能GPU為

        云拿智能零售提供算力支持

        云拿使用 NVIDIA 高性能 GPU(3070 和 Jetson Nano),通過深度學習網絡帶來高吞吐量、低延遲的視覺對象檢測和手勢識別,在高精確度的同時,降低計算成本。

        云拿設計的深度學習應用程序,使其能夠在高計算能力的邊緣計算平臺上進行貨物檢測。該視覺系統包含高分辨率成像傳感器,采用獨特的硬件和軟件優化 AI 算法,針對 NVIDIA GPU 進行優化,專為邊緣計算機視覺推理而設計。其深度學習模型利用了 NVIDIA 軟件優化工具,例如 TensorRT 和 cuDNN 工具包。

     

        通過引入 Cloudpick 自主結賬解決方案,并結合 Ahold RBS 支付解決方案,云拿在 6 周內以相對較低的成本為客戶搭建了一家 500 平方英尺的智慧商店,相較其他無接觸門店解決方案運營成本更低廉,解決了勞動力短缺、勞動力成本高、工作時間長等問題。

        NVIDIA助力云拿

        快速打造低成本智慧商店

        NVIDIA 高性能 GPU(3070 和 Jetson Nano),通過深度學習網絡帶來高吞吐量、低延遲的視覺物體檢測和動作行為識別,為云拿提供經過驗證的準確性,同時降低了計算成本。

        云拿的智能商店解決方案現已廣泛地部署在各個零售領域,包括便利店、禮品店和藥店,面積從 500 到 2,000 平方英尺不等?蛻羰褂 APP 進入商店,從視覺傳感器跟蹤客戶取回哪些產品,算法會相應更新虛擬購物籃,到客戶離開商店后會自動向其數字帳戶收費等,整個流程都是自動化的購物體驗。

        運用最前沿的人工智能技術,來提供智能硬件、SaaS、移動應用、增值服務等全套解決方案,全方位賦能零售行業。到 2021 年,云拿已在全球落地 200 多家門店,包括新加坡、日本、韓國、阿聯酋、德國、匈牙利、法國、中國、馬來西亞、美國、阿曼、土耳其等。

        云拿科技團隊正在切實地推動人工智能在全球零售行業的技術應用,并利用零售大腦數據平臺為傳統零售的數字化推進做出獨特的貢獻,打造未來零售的新模式。

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