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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

来源:投影时代 更新日期:2021-12-16 作者:佚名

    云拿科技(Cloudpick)成立于 2017 年,作为一家智能零售技术提供商,云拿凭借专有的计算机视觉、深度学习、传感器融合和边缘计算技术,为数字化、智能化的无人便利店提供即取即用的购物体验。

    云拿与全球知名电子商务公司、传统零售商和支付合作伙伴合作,为线下实体店配备精简、经济、高效的新科技模式,从而为顾客构建“新零售”的购物体验。

    智能商店运营面临算力及硬件成本挑战

    视觉无人店在商业化的实际运营中面临着巨大的挑战:

    一是门店同时支持的购物人数。便利店高峰期人数较多,会产生各种复杂的拥挤、遮挡等情况,对订单推送实时性和识别准确率提出了巨大的挑战。

    二是支持的门店面积,有的门店面积较大,需要强大的 GPU 算力支持众多摄像头的实时图像推理,有时候单个 GPU 是不够的,如何利用多 GPU 加速计算并能够自动扩容和资源合理分配。

    三是成本,视觉无人店相比于普通门店,增加了较多的服务器和摄像头成本,如何降低硬件的成本,才能在利润比较薄的便利店行业获得广泛应用。

    世界领先的食品零售商 Ahold Delhaize(美国)与 Cloudpick 合作,在其办公大楼内设立了数字化商店。但便利店面临着劳动力短缺、劳动力成本高、工作时间长等问题:

    仓库全天候运营,设立便利店需每天进行 3 班排班,为 200 多名员工提供服务。

    客户需求快速、经济高效的解决方案,可在不同时段为员工供应饮料、零食和新鲜食品。

    NVIDIA高性能GPU为

    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),通过深度学习网络带来高吞吐量、低延迟的视觉对象检测和手势识别,在高精确度的同时,降低计算成本。

    云拿设计的深度学习应用程序,使其能够在高计算能力的边缘计算平台上进行货物检测。该视觉系统包含高分辨率成像传感器,采用独特的硬件和软件优化 AI 算法,针对 NVIDIA GPU 进行优化,专为边缘计算机视觉推理而设计。其深度学习模型利用了 NVIDIA 软件优化工具,例如 TensorRT 和 cuDNN 工具包。

 

    通过引入 Cloudpick 自主结账解决方案,并结合 Ahold RBS 支付解决方案,云拿在 6 周内以相对较低的成本为客户搭建了一家 500 平方英尺的智慧商店,相较其他无接触门店解决方案运营成本更低廉,解决了劳动力短缺、劳动力成本高、工作时间长等问题。

    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),通过深度学习网络带来高吞吐量、低延迟的视觉物体检测和动作行为识别,为云拿提供经过验证的准确性,同时降低了计算成本。

    云拿的智能商店解决方案现已广泛地部署在各个零售领域,包括便利店、礼品店和药店,面积从 500 到 2,000 平方英尺不等。客户使用 APP 进入商店,从视觉传感器跟踪客户取回哪些产品,算法会相应更新虚拟购物篮,到客户离开商店后会自动向其数字帐户收费等,整个流程都是自动化的购物体验。

    运用最前沿的人工智能技术,来提供智能硬件、SaaS、移动应用、增值服务等全套解决方案,全方位赋能零售行业。到 2021 年,云拿已在全球落地 200 多家门店,包括新加坡、日本、韩国、阿联酋、德国、匈牙利、法国、中国、马来西亚、美国、阿曼、土耳其等。

    云拿科技团队正在切实地推动人工智能在全球零售行业的技术应用,并利用零售大脑数据平台为传统零售的数字化推进做出独特的贡献,打造未来零售的新模式。

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