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亞博:逗號智能利用AI技術節省傳統便利店40%人力成本

發布時間:2019-02-14 作者:亞博

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【獵云網(微信:ilieyun)北京】1月29日報導(文/呂夢)

從亞馬遜推出Amazon GO、沃爾瑪推出自助雜貨亭,再到海內京東推出無人超市、蘇寧推出無人便當店等,智能化、無人化已經成為新零售時代決議勝負的利器。縱不雅今朝海內智能無人化產物,與商超便當店慎密接洽確當屬無人結算。

獵云網(微信:ilieyun)近期接觸到的逗號智能就是一家專注在人工智能運用于新零售范疇的草創公司,2017年9月,團隊曾經得到黑洞本錢的天使輪融資。

會員無需掃碼,面向鏡頭豎起年夜拇指即可完成付出。據相識,革新進級后的便當店一樣平常謀劃只需要一名店員,就能有用幫忙零售商節省40%以上的人力成本。

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2018年末,華南首家采用逗號智能解決方案的聰明烘焙店雪貝爾蛋糕于廣州落地。據近期插手逗號智能首席科學家王懷清博士先容,比擬其他物品進入智能結算的視線,烘焙行業因為面包、蛋糕等食物的外形、光彩個別紛歧,為商品辨認帶來了較年夜的難度,是以于業界鮮有測驗考試,烘焙行業也一度被視為人工智能賦能的“禁飛區”。

王懷清是中國最早一批AI科學家,早于80年月就得到英國曼徹斯特年夜學授予的人工智能博士學位,及AI深度進修之父杰夫·辛頓是統一時代的學者。他認為,人工智能技能于零售范疇著重解決的是提高效率、降低成本以和晉升消費體驗的三年夜問題,這也是亞博他插手一家創業型AI公司的緣故原由,將此前于智能零售范疇的相干研究用在現實問題的解決上。

亞博逗號智能首席科學家王懷清博士 亞博文娛

王懷清博士先容,雪貝爾蛋糕店的智能結賬臺今朝利用了呆板視覺辨認、深度進修、手勢付出等AI技能。

此中,呆板視覺辨認商品是經由過程卷積神經收集提取圖象的要害特性點,將特性映照到高維空間,最年夜化商品及配景之間的差異,進而得到商品切確的位置。于找到所有方針商品以后,體系將進一步提取各商品的細節特性,實現正確的商品匹配辨認。

亞博基在逗號智能AI技能打造的人工智能結賬臺

于雪貝爾解決方案上,逗號智能初次采用了雙通道深度卷積神經收集模子辨認商品,該模子從頭分配及整合了傳統收集的參數資源,極年夜降低功效模塊之間的耦合度,既提高了總體辨認率也輕量化了收集范圍。

該模子的運用,縮短了年夜范圍數據練習的時間,令現場部署實行更為便捷,同時商品辨認率比上一代產物提高了20%。

王博士認為,雖然逗號智能于商品辨認方面取患了領先上風,但呆板視覺辨認物品還有處于相對于低級的階段。例如形狀較為相似商品的辨認上, 多個商品互相遮蓋等場景仍面對挑戰。

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2017年11月,逗號智能曾經于廣州開設了第一家線下“逗號”智能市肆,后又新開了海內首家“零接觸”購物智能市肆,采用“視覺辨認”、“手勢辨認”、“人臉辨認”等重要技能實現購物體驗進級。重要售賣食物、飲料、一樣平常用品等快消品,單店的SKU數目按照店肆面積從100多種到上千種不等。

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接下來,團隊還有將進一步晉升人工智能的圖象辨認正確性。作為新插手零售結構的玩家,逗號智能零售也堆積了不少行業年夜牛助其開疆拓土,今朝逗號智能市肆的商品辨認正確率已經達90%,并指望經由過程增強呆板進修于將來一個月內提高正確率到95%。

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