百度人工智能再放大招,携手新零售,让消费者吃到更新鲜的食物

有人深夜去买盒便当却发现货架上空空如也,同时还有一些便利店在为当天剩下的饭团发愁……这些尴尬的事在未来会发生的越来越少,因为在这个时代的AI(人工智能)可以帮助便利店和超市预判未来一段时长的销售情况,进而更准确地控制商品的数量,这样不仅有效地提高了消费者购买的质量,更可以避免了食品的大量浪费。

近日,联合国全球契约组织(UNGC)与百度公司共同发起了“鲜食代,零浪费”的食品价值链可持续发展行动倡议计划,在中国拥有近300家连锁店的中国便利店品牌Today成为首个加入此倡议的企业,并且已经通过百度开源深度学习平台PaddlePaddle完成了一次生产和服务模式的升级,它开创了AI新零售业的第一个“样板”。

百度人工智能再放大招,携手新零售,让消费者吃到更新鲜的食物

这次赋能给传统便利超市的百度深度学习平台PaddlePaddle是在2016年开源的,它一直被百度内部工程师用于产品研发过程中,目前已经开发了多达20种工业级的模型。应用场景包括广告点击率预测、大规模图像分类、光学字符识别、搜索排名、计算机病毒检测、推荐等。其中,基于平台建立的DNN神经网络——CTR预估模型,之前通常是用于预测网络广告的点击率。而这次赋能是这个模型在新零售行业(生鲜便利店/超市)中的首次应用。

百度人工智能再放大招,携手新零售,让消费者吃到更新鲜的食物

据百度方面介绍,百度协作与Ping++使用PaddlePaddle的开源模型对Today过去一年内的70个维度的数据和200多项特征点进行了深度学习和分析,包括商圈、人流量、天气、节假日、实际销售数量等,多维度的对这些影响销量的变量进行了组合和计算,从而预判第二天的销售数量,以此判断备货量。传统的操作模式是根据各门店的店长经验来判断的进货量,个体的经验差异,甚至人员流动都会有可能造成一定的损耗,此次PaddlePaddle的价值更像是一名经验十分丰富的门店店长,而且“思考”的维度更是超越了人类的范畴,结果显示,可以有效的避免人为判断的误差,降低报损率,减少了浪费。这和之前百度用AI所展现的“金牌销售”和“智能客服”有不约而同之处,这些经验被机器所学习并且广泛地应用。

这次实验中的模型针了对Today中10家门店的便当和饭团等保鲜期为一天的商品进行为期10天的实验。实验数据显示,在这项实验中,参与实验的门店这类商品的平均净利润增长了近20%,报损率(食品浪费)减少了30%以上,目前正在完善两阶段数据模型,以便在不同店型的数百家商店同步进行测试。

百度人工智能再放大招,携手新零售,让消费者吃到更新鲜的食物

该模型大规模投入使用后,可以对便利超市产品的供应明显改善。之前消费者担心买不到最新鲜的食物,或者买到快过期的食物,这些问题都现在将由百度paddlepaddle在零售业中的应用改进,以保证消费者可以买到更新鲜的生鲜食品。

企业或者商家自身具有深度学习技术能力的或者拥有自己的技术服务商的,可以通过百度开源的深度学习平台PaddlePaddle来重新构建自己的业务,如果是大型或者连锁企业的商家,其效果将是指数级的提高。PaddlePaddle也是百度公司针对中国的AI环境搭建的,简单易用。在未来,随着更多的合作伙伴的加入,人工智能也将更快地在日常生活中更广泛地普及到消费者的生活中,AI距离我们其实并不遥远,此刻正在发生。

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