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制造企业清楚地知道，技术可帮助达成目标。归根结底，他们只希望自己的系统能够正常运行。遗憾的是，说起来容易做起来难 — 那些延迟实施工业 4.0（该领域的数字化转型版本）的企业尤其如此。

软件公司 Red Hat 的 AI/边缘高级首席业务开发经理 John Archer 表示，一部分原因是由于新冠疫情使许多人遭受意外打击，并延迟了相关流程。运营技术 (OT) 所有者没有时间重新进行培训，整个行业认识到，必须先向 OT 团队展示工业 4.0 预期会带来的改进，然后他们才会采用他们有时认为是“黑盒”的内容。

Red Hat 全球电信联盟执行官 Reza Mokhtari 指出：“工业 4.0 有大量变革因素会对最终用户造成重大影响，并会造成一定程度的阻碍。”他指出，虽然硬件提供商已做好准备，可以提供小型边缘计算设备来处理传感器数据并提高效率，但是，对于如何进行整体部署，他们掌握的技能仍十分有限。

将 OT 视为 IT

但是，传统系统与现代运营无法兼容，这让情况变得更加复杂。Archer 解释说：“您走进商店，会存在运行软件的专有硬件，而除非出现‘火烧眉毛’的情况，否则没有人进行维护。因此，如今，如果制造商希望更改生产线，他们有时必须关闭生产线数周时间，以便更新软件。”

由于迫切需要淘汰这类老旧的系统，制造商希望进行升级并重新构建灵活的解决方案。为此，不得不改变当前的流程。例如，实施工业 4.0 计划需要像管理 IT 资产一样管理 OT 资产。

Archer 称，Red Hat 将提供旨在更高效地进行 OT 管理的开放式互操作系统。由于开放式系统具有兼容性，并可以彼此进行交互，因此，它们可以像 IT 一样进行大规模部署。

此外，Archer 表示：“在提高安全性的同时，我们正在进一步简化边缘机器学习操作。”

但是，在大规模部署开放式互操作系统以推进制造自动化之前，企业需要获得另一个组件：强连通性。这样，在处理数据时，就不会出现严重的延时和相位延迟。因此，对 5G 基础设施进行现代化改造也是工业 4.0 的一个关键要素。Red Hat 的 OpenShift 和英特尔^® 至强^® 解决方案将帮助制造企业满足各方面的需求：搭建兼具局域网 (LAN) 的可靠性和 Wi-Fi 的灵活性与移动性的专用 5G 网络。

开放式混合云为什么至关重要

由于 Red Hat 强调灵活性，这简化了数字化转型各方面的工作。作为该解决方案的一部分，将根据数据所需的存放位置向客户交付计算资源。Archer 说：“您可以称它为混合云、多云或无论什么云，但它实际上是存放具体数据的架构。”

利用混合云，制造商可根据需要在本地与其他云资源之间分配工作负载。Mokhtari 称，Ansible 等 Red Hat 产品可帮助制造商设定工作负载的优先级，并自动开展运营，如进行管理。

实现工业 4.0

Archer 指出，数字化转型的许多变动因素可能会让人感到畏惧，因此，Red Hat 让制造商确信“系统会正常运行并受到支持”。他补充说：“那是我们价值主张的一部分，即指导您如何优化运营并进行规模化管理。我们会确保：‘如果运行我们的产品，它肯定会正常运行，并以某种方式进行管理。’无论在裸机 Linux 还是容器化和虚拟化计算环境中运行负载，都会是如此。”

为此，Red Hat 正对英特尔的软件开发套件进行测试，以对它进行认证，且“使其达到客户可以更轻松地使用并进行规模化生产的地步”。此外，Red Hat 和英特尔还启动了智能边缘解决方案中心 — 一个旨在改进工业 4.0 生态系统的实验室环境。在全球各地，这种协作有助于两家技术公司开发以计算机视觉和机器遥测模型为中心的潜在边缘解决方案。这些地点将充当测试台，以便为客户和合作伙伴开发自定义解决方案。

在设置智能边缘以实现制造自动化的过程中，Red Hat 一直在使用英特尔^® 发行版 OpenVINO^™ 工具套件和 oneAPI。他们还在边缘使用英特尔^® 工业边缘洞见平台进行设备管理和预配工作流程协作。

制造业正稳步推进，许多公司纷纷开始数字化转型。Archer 表示，无论处在数字化成熟旅程的哪个阶段，制造商都可以利用开放式混合云和智能边缘来获得优势。

Archer 说：“我们致力于确保边缘基础设施正常运行，而无需客户管理各种不同的定制平台。客户希望通过单一管理平台来获取洞察，他们希望我们向其演示如何对数字化转型进行规模化管理。我们将提供那方面的指导。”

 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。

好东西也会嫌多吗？对于利用 AI 从运营技术 (OT) 数据中获取洞察的制造商来说，答案是肯定的。如今的 OT 资产会生成海量信息，令人难以通过基于云的 AI 进行高效分析。

“工业物联网 (IIoT) 的增长意味着制造商正在从工厂车间收集大量原始数据。但你不能简单地把这一切都扔给云端去处理。”边缘计算解决方案制造商 Advantech 的产品经理 Penny Chen 指出，“考虑到数据传输和存储成本，如果把一切都传送到云上，成本太高。这样做对资源的消耗也很大，可能会引起网络性能和延迟问题。”

这是个问题，但解决方案很明确：在边缘执行一部分 AI 处理工作负载，先处理和过滤 OT 数据，然后再将它发送到云端，提取更深入的业务洞察。

对于制造商和 OT 系统集成商来说，好消息是，专为完成这项任务而量身定制的 AI 设备现已面市。这些灵活、可即时部署的解决方案可以让核心 AI 功能从云端直接下沉至边缘，给多重制造场景带来高效、成本节省和实施的便利性。

采用 Azure IoT 解决方案的模块化边缘 AI

将 AI 分析下沉到边缘似乎是一个显而易见的答案，但同时也无可避免地带来一些挑战。克服这些挑战的关键在于：在经过验证的工业硬件上运行的模块化架构。

例如，利用采用 Azure IoT Edge 解决方案的 Advantech Intelligent Platform，最终用户可以决定哪些 Azure IoT 模块对他们的用例最适用，然后再从云端将其部署到边缘 AI 设备。Advantech 的网关软件 EdgeLink 负责从工业设备使用的各种专用通信协议中收集数据流并进行标准化的重要工作。这是在工业环境中执行数据处理任务时需要应对的一项重大挑战。

然后，本地 Azure IoT 运行时会先在边缘执行所有所需的 AI 推理，再将预处理信息发送到云端进行进一步处理。

这种做法有以下几个优点：

• 在边缘执行 AI 处理可以减少需要发送到云端的数据总量，从而降低成本、减少延迟并节省网络带宽。
• 在边缘对数据进行预处理意味着制造商可以将 OT 数据转换为有意义的信息，过滤掉不重要的信息，并仅选择最具相关性的数据来进行额外的分析。
• 边缘计算可针对工厂车间当下的状况提供近乎实时的深入分析，从而带来安全性和运营效率方面的优势。

Chen 强调了模块化在工业边缘 AI 领域的重要性，并指出，选择 Azure 作为物联网平台正是出于这种考虑：“使用 Azure IoT Edge 时，有许多不同的云智能模块可供你选择部署至边缘。这便于最终用户将重点放在自己需要的业务洞察上，无需顾虑其他。”

Chen 表示，选择英特尔硬件的另一个考量是灵活性：“我们主要关注的是针对边缘 AI 性能和功能进行优化，而在这方面，英特尔处理器的表现非常突出。此外，英特尔丰富的处理器选项也意味着，我们几乎能够满足客户针对任何用例或行业的特殊要求。”

多样化场景中的边缘 AI

灵活、模块化的设计意味着边缘 AI 平台可以应用于广泛多样的工业场景。

Advantech 已经将其解决方案部署到一家全球性轮胎制造企业，以及一家服务于运输行业的欧洲 OT 系统集成商。但当然，边缘 AI 在所有关注设备监控、流程优化和资源管理的场景中都能找到用武之地，这囊括了从工厂环境、城市建设，到能源生产和物流的一切（视频 1）。

视频 1。展示如何利用边缘 AI 优化饮料制造流程的演示。（来源：Advantech）

对于服务于这些行业的系统集成商而言，有了这些建立在经过验证、文档完备的技术之上，可即时部署的边缘 AI 平台，就意味着他们有机会向客户销售创新性边缘 AI 解决方案，不会因技术障碍而受到阻碍。

解决悬而未决的 IIoT 痛点

能够将云端 AI 处理逻辑部署到边缘，意味着工业的数字化转型向前迈进了一大步。但还有一些问题遗留下来：使用 OT 资产时数据集成的复杂性；处理相关编程任务所需的大量时间和精力；在人员稀少或偏远的地方确保正常运行的难度。

为应对上述问题，边缘 AI 解决方案供应商正试图简化系统集成商和最终用户的 IIoT 部署和管理。

以 Advantech 为例，该公司正在开发 WISE-Edge365。这是一个无代码 SaaS 平台，可供最终用户对设备进行调配并实时监控数据——一切操作皆可通过一块经过预先配置、特定于行业、旨在促进数据可视化的仪表板来实现。

Chen 说：“我们的目标是提供一个用户友好的集成型平台，为用户提供完整的连接和对所有设备的管理，无论它位于边缘还是云端。”

随着越来越多的制造公司在数字化转型的路上继续前行，他们将发现自己正置身于一个日益成熟的边缘 AI 产品市场。在这个市场中，我们可以像今天使用 IT 服务一样无缝地享受到边缘 AI 的诸多优势。

 

由 insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

我们的工作方式永远改变了。在疫情初期，我们中的大多数人开始居家办公，并开始习惯使用视频会议软件。随着隔离措施的解除，员工开始将家庭和工作时间分开，而这些平台被继续使用。会议中既有现场与会者，也有通过 Zoom 或 Microsoft Team 远程参加的与会者，这已经成为当今的常态。

但是，随着我们工作方式的演变，我们的工作空间也必须不断发展。混合型员工推动了办公楼和其他公共空间中高效空间的出现，旨在同时为面对面用户和远程用户提供支持（图 1）。高效空间专为最大限度地提高分布式团队的工作效率和参与度而打造，以可定制的方式对视频处理、声控摄像头切换、回声消除、边缘计算、连接以及其他技术进行融合部署，将传统会议室转变为统一的混合办公环境。

为了使高效空间为企业、学校和其他组织提供无缝的会议体验，这些不同的技术必须协同运行。此外，它必须内置自动化功能，以便识别讲话者及其位置，并根据他们的位置调整摄像头、照明、音频设备。

这些对 IT 部门来说似乎是一种负担。但是，借助合适的硬件和软件基础设施，将普通空间改造成高效空间的过程高度自动化的方式进行，无需专业技能，为当今员工创造了新的机遇。

降低高效工作空间的门槛

多个本地和远程系统必须利用统一的通信平台作为整体来运行，这项要求将高效空间与普通音视频项目区别开来。因此，将所需部件全部集成，打造工作空间，是任何混合办公改造中最重要的一步。

综合音视频和控制平台提供商 Q-SYS 美洲地区营销副总裁 Patrick Heyn 说，除了您所需的音视频设备以外，这甚至可能包括有助于实现“会议室所有相关部件和体验”自动化的智能楼宇系统。

Heyn 解释说：“高效空间的原则是专业级多区音视频分布、摄像头切换和控制。会议室自动化的规模极大。该系统考虑了会议室内的环境要素。会议室会对会议室内的人员做出响应。”

他继续说：“您需要将多个系统整合起来，除了音视频和控制系统以外，还需要将第三方技术整合到单一生态系统中。如果您考虑打造一个董事会会议室，您通常需要控制处理器、音频处理器和视频矩阵系统。一开始您需要将至少三四个不同的处理器互相连接。”

混合办公环境的开放性

这是过去的 IT 部门面临的挑战。由于当今市场上的许多音视频解决方案基于专用 DSP 或专用 ASIC 而构建，因此它们通常必须用专用语言进行编程。在打造高效空间所需的所有系统和外设上重复这个过程，并进行集成和维护工作，会迅速抵消任何优势。

避免这种结果意味着降低了准入门槛，意味着用开放、简便的技术取代封闭、深奥的技术。Q-SYS 的方法是设计基于英特尔^® 至强^® 处理器技术的综合音视频和控制平台，提供了极高的多通道信号处理性能、与多种 IEEE 通信协议的兼容性以及广泛的支持生态系统。

该公司的现成硬件基于 Q-SYS 操作系统，提供灵活的软件包，可管理高效空间中的组件，其中包括：

• 音视频和控制引擎
• 实时网络数据包处理器
• 用户控制的接口服务器，通过 API 接受 Lua 和 JavaScript 命令

最终可以获得一个基于标准的 IT 架构，可从云端管理，简化了高效空间中 Q-SYS 和第三方技术的集成。

Heyn 说：“除了摄像头、扬声器、放大器和触屏控制器等各种原生设备以外，Q-SYS 平台还提供架构和处理。我们可以处理回声消除以及音视频系统与电脑之间的桥接。这些音视频和控制组件是完全集成的。一个英特尔^® 处理器可以驱动所有组件，这意味着最终用户或编程人员无需进行任何操作即可让这些组件协同运行。”

他补充道：“由于已经为这些组件设计了互相通信的功能，因此无需学习即可使他们互相通信。这个集成体非常庞大。当您集成这些第三方组件后，我们的插件和技术合作伙伴库会不断增长，使 Q-SYS 集成更轻松。”

换句话说，与采用英特尔技术的硬件的广泛兼容使 Q-SYS 平台成为一张空白画布，可在会议室或楼宇中整合能够通过 API 进行通信的暖通空调、照明、门锁、大量传感器以及几乎任何系统。

Heyn 补充道：“有了这个选择，我们可以根据运行的软件将平台变成用户需要的样子。”

通往更高效率的大门

随着高效空间从办公场所向教室和其他公共场所扩展，预计该市场的价值将达到数十亿美元。随着混合型员工成为常态，这些过渡已经开始。

随着各组织为信息物理未来做准备，许多问题仍待解答。Heyn 表示，“因为办公室的员工很少，我们是否可以合并空间？”，“我们是否应该调整空间，容纳团体而非个人？”以及“我们是否能够最大限度地利用远程员工？”是运营主管、设施经理和 IT 员工目前面临的一些基本挑战。

借助基于标准的开放式音视频基础设施，只要效率高，那么这些问题的答案只有一个：是。

 

 本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。

运营技术 (OT) 系统集成商必须在硬件、软件和云服务提供商之间编织复杂的伙伴关系网络，才能为客户提供全面的端到端解决方案。因此，对许多运营技术系统集成商来说，部署 AI 驱动的预测性维护系统（制造商的“刚需”）可能是遥不可及的。

与 Arrow Electronics 等解决方案聚合商合作，他们可以克服这些挑战并发现新机遇。Arrow 与一流的技术提供商合作，提供全栈解决方案。它完成了昂贵、耗时的基础工作，包括寻找、采购、测试和集成所有系统元件。

一个例子是 Senseye PdM AI 驱动的预测性维护解决方案（视频 1）。Arrow 与 Senseye 合作构建了一个边缘到云端的解决方案，其中包括预先配置的硬件、传感器和分析软件，以及专家设置和支持。

https://www.youtube.com/watch?v=uWz5yP0_CQk

视频 1. Arrow 提供的 Senseye PdM 解决方案为制造和工业组织提供了 AI 驱动的大规模预测性维护。（来源：Senseye）

预测性分析缩短了运营停机时间

Arrow 选择 Senseye 不仅因为其拥有领先的 AI 技术，还因为该公司擅长在最终客户的现有运营流程中引入预测性维护。

Arrow 的 EMEA 地区智能解决方案业务技术总监 Andy Smith 说：“项目的成功不仅需要技术，还需要将解决方案整合到客户的流程中。Senseye 与业务和运营团队合作，获得了支持，之后开始进行整个工作流程，目标是以可衡量、可持续的方式证明投资回报率。这个流程非常可靠，分为八个步骤，不仅可由 Senseye 执行，还可由系统集成商执行。他们非常喜欢，因为他们帮助客户完成了数字化转型过程，并带来了极高的价值。”

Alcoa Corporation 是铝产品领域的全球领导者，与 Senseye 建立了合作。Alcoa 的业务目标是采用最佳设备维护方法，包括从计划性维护转变为预测性维护。

Alcoa 最初在冰岛东部一个偏远的铝冶炼厂实施了 Senseye 解决方案，作为全球部署的第一站。该场地被设计为一个废弃物零填埋项目，是同类场地中环境可持续性最强的设施之一。

PdM 解决方案与现有维护系统连接，分析机器状态指标，在发生功能故障之前提供自动警报和诊断。例如，在锯电机的松动部件导致问题数周之前，系统就可以向场外人员发出警告。该工厂的非计划停机时间缩短了 20%，提高了运营效率并降低了维护成本。

采用边缘 AI 的制造过程自动化

在工厂车间，AI 驱动的 PdM 工业边缘计算机利用 PLC 数据源接入现有嵌入式过程控制器，收集数据，用于进行实时分析。制造商还可以在缺少 PLC 组件的设备中增加新传感器，使经理能够掌握有关机器温度、振动、当前负荷等的细节。

借助英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件，系统软件使用 AI 推理对所有传感器数据进行预先筛选和标准化，将其从专有格式转换为云就绪协议。搭载英特尔^® 处理器的机器专为在恶劣工业环境中运行而设计，将数据回传到 Senseye 平台。基于云的平台将不同来源的数据汇总到分析报告和可定制仪表板中，使制造商能够在多个场地之间轻松扩展解决方案。

并非所有 AI 算法都是相同的。大多数预测性维护解决方案先扫描传感器数据中的异常，为异常读数添加“机器需要注意”的标记。Smith 说：“这种方法的问题在于，即使使用相同类型的电机和驱动器，几乎每台机器的签名都与其他机器不同。”

Senseye 采用了一种称为指纹识别的更为精细的方法，可识别出每台机器都是不同的。在任何设备上运行一小段时间后，AI 系统就能掌握各个机器的配置文件（称为“指纹”），这会成为未来运行状况的模型。当机器偏离识别了指纹的模型时，系统会发出需要维护的警报。

Smith 说：“Senseye 花费多年时间研究和完善了这种方法。这对他们来说是一个显著差异化因素，为解决方案带来了极大的价值。”

运营技术系统集成商发掘新机遇

Arrow 与运营技术系统集成商生态系统合作，确保这些合作伙伴能够受益于更短的上市时间和新的业务机会，而且制造业客户能够改进运营并节约资金。

随着计算机视觉和私有 5G 网络等相关技术出现并影响制造领域，Arrow 将继续提供新的异常检测、工人安全和网络安全解决方案。

Smith 说：“显而易见，在通过运营技术系统集成商编排解决方案的过程中，市场需要有人来发挥这种作用。随着制造业经历数字化转型，我们还有很多工作要做，并将持续创新。”

 

由 insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

在疫情期间，人们在 Zoom 上工作，学校开展远程教学，购物当然也是在网上进行。疫情过后，实体店不得不重新思考如何吸引并留住消费者在现实世界购物。我们都愿意获得方便；我们都希望跳过我们不感兴趣的产品和信息。那么，哪里能提供这种最佳的零售体验？可能并不是网上。

Jay Hutton 是零售技术解决方案提供商 VSBLTY 的联合创始人兼首席执行官，他认为计算机视觉可能是解决网上购物与实体店各自难题的答案。他将谈一谈实体店购物在数字世界的未来、零售业在全渠道体验中的地位，以及数字标牌对消费者（也就是你和我）的好处。

在过去的几年，实体店如何不得不与网上购物竞争？

实体店没有消亡，也不会消亡。消费者行为的确发生了变化，导致一定数量的商业活动在网上完成。但这并不意味着商店将会消亡；它正在进化。疫情使零售业真正关注消费者体验，并且以某种方式进行改进。我不想说它变得更像网上购物，但确实如此。它以品牌和消费者都重视的方式提供即时响应和即时互动。

这种线上和线下的融合要求商店重塑其形象：更多地拥抱数字化，进行更多的消费者互动，并更加以消费者为中心。我认为这对许多传统零售商来说是一个挑战，但是我很高兴地报告，他们确实正在加紧应对这一挑战。

我们所说的“商店即媒介”是什么意思？

商店一直是传递信息的媒介。在过去，常见的形式是在 Tide 洗涤剂前面的地面上放置海报板或贴纸。这在重新引导品牌支出方面是有意义的：品牌花钱在销售点提高展示量 – 在顾客最可能被信息所影响的关键时刻。

在过去两三年，不同之处在于所有这些形式都变得数字化了。我们讨论的是拥抱数字技术的商店：这可能是一台数字冷藏箱；可能是一个嵌入了数字屏幕的展架；可能是在销售点支持互动并吸引顾客注意、注视和参与的货架条。

这是都是商店投资并接纳将商店转变为广告媒介的方式。我们知道互联网是一种广告媒介。我们知道高速公路一边的广告牌也是一种广告媒介。我们现在正处于商店本身成为广告媒介或渠道的阶段。现在，当联合利华、可口可乐和百事可乐等大品牌决定投资于哪个渠道时，商店是一个合理选择，因为消费者是在商店里做出决定。品牌可以在店里传达其叙事，消费者可以受到影响，这非常有价值。这正是“商店即媒介”的意义所在：与消费者紧密互动。

商店即媒介如何融入零售业全渠道体验？

常见的情况是，我们等待技术跟上市场的需求。但是现在我们有了计算机视觉和推理能力；我们正在观察受众并获得有意义的数据。有多少男性、多少女性、多少 25 岁的人、多少 35 岁的人？（这不是隐私数据，不是会让我们感到毛骨悚然的数据，而是与品牌相关的数据。）我们都知道，一旦我们破译了密码，就会真正地将商店开创为一个有价值的媒介，作为“全渠道”中的渠道之一。以前不是这样，现在是了。

现在，我们有机会推动真正有意义的洞察，这就是数据红利。品牌不仅对在销售点投放广告感兴趣，对广告效果提升也很感兴趣；他们想要销售更多产品。而且他们对这个前所未见且复杂到不可思议的强大数据集也很感兴趣，这个数据集让他们能够比以往任何时候都更敏锐地细分、聚焦和理解客户互动。

客户可以从中获得什么好处？

即使没有客户的同意，仍然有许多非常有针对性的营销可能会施加到作为某个群体（例如性别群体或年龄群体）一员的个人身上。

但是，如果征得同意，就可能有一个与数字显示屏上显示的内容一致的会员应用程序。如果同意的客户看到个性化广告，可以选择他们偏爱的品牌，那么对于作为消费者的他们来说就更有意义。这就是对于客户的价值所在。现在并不只是一般的散弹式广告宣传，而是精准定位：“Jay 喜欢可口可乐胜过百事可乐，所以我将推出数字优惠券。”或者“由于他的品牌归属度和品牌兴趣，我将专门为他举办一次促销活动。”

这些数字标牌解决方案还可能有哪些其他类型的零售用例？

如果有一个品牌类别可以负担得起数字基础设施的投资，那就是健康与美容了。因为利润非常高。但现在有一个问题是，没有足够熟练的员工在销售点发挥教育作用，所以健康与美容品牌可以投资于数字基础设施，投资回报几乎是立竿见影的。由于投资回报率高，这个行业对数字标牌解决方案的采用率超过了其他所有行业。这并不一定意味着与杂货店部署或大卖场部署有冲突；健康与美容品牌是可以共同驻店，一起经营的。

VSBLTY 实际上是如何实现这一点的？

这也许是商业模式中最复杂的部分。一般来说，零售业务的毛利率为 3%-4%。那么，大多数零售商有多大的可能性有兴趣向基础设施投资数百万美元资本来实现数字覆盖？几乎为零，除非你是塔吉特或沃尔玛或者真正的大公司之一。

我们的假设是，如果我们中的一群人（称为商店即媒介联盟）能够聚集在一起并代表零售商解决这个问题，从而创建一个媒体基础设施，对其进行资本化、部署和管理，甚至为媒体网络创造品牌需求，那么就简化了零售商的价值主张。我们说，“你什么都不用做。我们会打开大门。” VSBLTY 减轻了商店投资基础设施的责任。

我们最大的部署在拉丁美洲，是与英特尔和 Anheuser-Busch 合作执行的。我们正在共同建立一个网络，到第四年年底将触及 50,000 家商店。如果我们达到这个目标（我坚信会达到），那将是地球上最大的零售媒体网络部署。而且如果我们能部署到瓜达拉哈拉的一条土路边上的一家 10 平方米的便利店，那么在环境不那么具有挑战性的地方进行部署会更加顺利。

Boston Consulting Group 表示，到 2025 年，这将是一个价值 1000 亿美元的市场，而目前还不到 50 亿美元。即使这种说法有些夸张，我们也知道这个市场在爆炸性增长。这不再是白板练习，而是“我们现在正在做这件事”。

您与英特尔的合作如何使商店即媒介成为可能？

英特尔拥有巨大的全球影响力。如果我们在接触某个零售商的高管时遇到特别大的困难，英特尔可以出面解决，因为他们有一个团队专门致力于确保思想领导地位。当然，最终英特尔还是希望销售芯片，事实证明它在边缘提供功能强大、高容量的处理器方面处于领先地位。但是你会对它的专业知识水平感到惊讶，无论是主题专业知识还是垂直专业知识，而且我们一直依赖英特尔。

还有他们给予我们的合法性。我们是肩并肩的合作伙伴，并为成为 2022 年英特尔年度渠道合作伙伴而感到自豪。英特尔也说到做到：当需要真正推动思想领导力时，英特尔将始终与我们在一起，在我们有需要时为我们提供帮助。我们对处于这个位置感到非常满意。

商店即媒介需要哪些类型的技术投资？

每个人都幻想可以利用现有的基础设施，从而降低总资本支出。但一般来说，情况并非如此。塔吉特或科尔百货或沃尔玛的 Wi-Fi 通常很糟糕。但是如果要推广新内容，就需要互联网接入，我们不得不脱离店内 Wi-Fi 进行部署，才能获得我们所需的带宽。摄像机和网络显然也存在于零售店内，用于预防损失。但这些摄像机通常架设在天花板上向下俯视，不直接拍摄人脸。

所以在大多数情况下，这是新的构建工作。但对于新构建工作，我应该补充一点，是我们正在去除零售商的资本支出责任。所以，如果他们为我们提供足够多的商店，我们将去筹集资金来使之实现。

我们对商店即媒介的未来可以有什么期望？

这不再是猜测；我们现在正在考虑大规模部署。如果你怀疑或这个范畴的真实性，就去看看亚马逊和沃尔玛吧。如果你从事零售业，而且你不害怕亚马逊和沃尔玛正在做的事情，你不害怕只是因为你没有注意到。现在的挑战是速度 – 可以确保采用、部署和开始产生收入的速度。目前还处于圈地阶段。

您还有什么要补充的吗？

系好安全带，因为零售体验即将改变。你的客户旅程上有更多内容等待你发掘。如果你决定加入会员计划，它将变得更加个性化。这种体验将延伸到你的家里，如果你愿意的话。

整个客户旅程，整个参与形式，都开始于实体店；不能从在线体验开始。因此，整个体验将会改变，但实体店不会消失。

相关内容

要进一步了解正在进行的零售业转型，请收听播客借助 VSBLTY 将智能商店重塑为媒介，并阅读零售业数字标牌通过计算机视觉获得升级。有关 VSBLTY 的最新创新，请关注 Twitter 上的 @vsbltyco 和 LinkedIn。

 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑。

当您想到 AI，您通常不会想到餐厅。但是餐饮服务是受疫情及其余波影响最大的行业之一。第三方送餐服务的崛起也产生了一定的影响，管理不当的送餐服务会损害餐厅以及送餐员的声誉。事实证明，AI 在这种新的餐饮格局下举足轻重。

我们的嘉宾是智能软件自动化提供商 PreciTaste 的运营副总裁 Hauke Feddersen。他将讨论快餐店厨房（即使在最好的时候也面临巨大压力）面临的各种挑战，以及边缘技术和视觉 AI 如何提高效率，使更新鲜的食物能够更快地送到顾客手中。因为，正如 Feddersen 提醒我们，快餐店“快的不是食物，而是服务。”

在当今食品服务行业中，人们对 AI 的需求有哪些驱动因素？

我坚信，只有遇到问题，才能找到解决方案。这个行业正面临各种问题。劳动力需求极大，但未得到满足，劳动力流失情况也很严重。劳动力流失导致一种情况，那就是许多既定最佳做法、许多既定诀窍会逐渐丢失。

自疫情爆发以来，需求模式也发生了变化，使厨房运营者变得更加艰难，因为他们能够获取的数据非常有限。他们了解餐厅情况的唯一窗口是 KDS，即厨房显示系统。KDS 为他们显示过去订购的物资，但没有能够预测后续情况的系统。

因此，我们正在将餐厅向数据驱动的运营模式转变。AI 非常擅长解出变量（无论是交通模式、历史销量、过去一个小时的销量，还是过去几天的销量）几乎无限的方程式，与人工相比，能够更好地预测需求。这减轻了厨房工作人员的认知负担，并确保各个工作站的工作人员按照屏幕上的指示进行操作。

当今的送餐量也大幅增加。突然之间，过去站在您面前点餐的顾客现在会在其他地方等待送餐。这对订单的准确性提出了极高的要求。“你忘了孩子们的开心乐园餐玩具！”“非常抱歉。这是给您的开心乐园餐玩具。”皆大欢喜。但是，如果顾客在 16 公里之外，而且食物刚刚送达，那么您就无法这样做了。您必须一次到位。

2020 年，PreciTaste 发布了一款自动准确性验证工具，随其快餐店大脑平台一起提供。安装在天花板上的摄像头可以看到餐厅的情况，而且可以看到工作人员在包装袋里放了哪些东西，这样就可以确定开心乐园餐玩具是否被放入包装袋中，并确定正确的包装袋通过窗口交给正确的顾客或送餐员。

第三方送餐服务对餐厅运营产生了哪些影响？

这种情况改变了餐厅对客户的认知。点餐的顾客不一定是吃饭的顾客，您不知道这个人是谁，平台将他们匿名化了。如果您知道顾客是谁并与他们直接互动，从下单到送达，您将获得完整的顾客体验。突然之间，餐厅变成了整个交易的其中一环。如果出错，对餐厅的反馈仍然是即时的，但是代价高昂。Uber Eats 等平台因订单不准确而导致退款，这是非常严重的情况。

厨房已经是一个压力巨大的环境，有时还要像变魔术一样在一个小时内制作出大量的食物，然后将它们交给送餐员并送到正确的顾客手中。最好的办法就是减轻压力和认知负担，确保流程顺畅且库存始终充足，避免厨房这台上了油的机器停止运转。

请您谈谈实施这些 AI 解决方案所需的技术投资。

这项业务需要锱铢必较，没有太多资金可供挥霍，因此投资需要有针对性，以解决方案为导向。对顾客来说，KPI 绩效的提高必须是实实在在的。

我们对边缘 AI 有坚定的信心。所有流程都在英特尔^® NUC 迷你电脑这样的小尺寸电脑上运行。一个主要原因就是价格。安装好一整套解决方案只需 2,000 美元到 5,000 美元，包括所有摄像头、所有边缘设备以及所需的所有网络套件。

如果已经安装了符合 TSP 标准的安全摄像头（也就是 IP 摄像头），我们将优先使用已有的视频流。视觉 AI 并不需要完美的成像效果，很少的像素足以运行非常复杂的模型。我们的理念是：人眼能看到什么，我们就能教电脑看到什么。一旦数据数字化，我们会将其上传到边缘 AI 设备的大脑部分，它会根据看到的内容进行预测。

边缘 AI 在其中发挥着非常重要的作用，原因有多种。首先是成本。长期而言，云 AI 平台往往非常昂贵。第二，这些设备无需互联网即可实现无缝集成和低延迟推理。即使断开互联网连接，我们的解决方案也能继续运行。

第三，一个非常重要的方面，那就是 PII（个人可识别信息）的管理。我们将边缘设备安装在与摄像头相距仅一两米的地方，可以捕捉来自普通安全摄像头的数据。视觉数据（PII 部分）会被立即丢弃，只能看到有六名顾客正在排队点单，或者汽车餐厅有 12 辆车，而其中两辆已经点单。

您能否分享一些 PreciTaste 的用例？

我最喜欢的客户是 Chipotle。Chipotle 运营得非常好，其现场烹饪厨房尤为出色。原材料在餐厅里经过切剁、调味、腌制、烹饪，早上的生牛油果和生番茄最终会被制作成美味的牛油果酱。我们的解决方案是在前台的料理台以及在用于配送订单的后台数字化料理台上进行库存感应。它能始终感应当前有多少库存以及库存消耗速度有多快，建议工作人员接下来烹饪、何时烹饪哪些食物。

例如，鸡肉需要手工制作，因此在现场烹饪厨房，从给工作人员下达“现在请制作鸡肉”这条指令到将鸡肉送到前台料理台，这个过程需要 25 分钟。这样，您就可以提前 25 分钟知道需要补货了。毫无疑问，在一天的不同时间里，需求模式也各不相同。

在午餐时间，“满锅”表示现在还要烹饪更多的鸡肉。一个小时后，“半锅”表示可以再等 10 到 15 分钟，因为现在库存充足，您可以先烹饪其他食物；在 20 分钟后，您才需要烹饪更多的鸡肉。AI 非常善于预测后续情况，帮助工作人员实现这个目标：库存永远不会用尽，而且可以奉上最新鲜的食物。

在每个项目开始时，我们都会有一个被动阶段，期间我们会监控餐厅在没有我们帮助的情况下表现如何。然后，我们会将启用我们的软件套件后的表现与基准相比较。这是我们最大的卖点。简单的一句：“这是以前，这是现在。”屡试不爽。

与英特尔合作、使用其技术的价值有多大？

第 12 代英特尔^® NUC 迷你电脑功能强大、尺寸小巧、极其可靠。即使餐厅没有服务器柜或合适的办公室，我们也可以将其安装在任何位置。我真的很喜欢使用这些设备。英特尔^® 实感^™ 也是如此。

OpenVINO^™ 也对我们提供了帮助。使用 OpenVINO，我们可以将模型转移到 CPU 或集成 GPU 上运行。这避免了大量设备的使用，在过去两年的数字组件供应链危机中，这一点特别重要。

您认为 AI 在食品服务行业中还会有哪些应用？

我认为我们将看到大量的实施场景，包括顾客可以看到的前台，以及用于优化流程的后台。这样可以实现事半功倍：用更少的工作人员制作更多的食物，或用相同数量的工作人员多制作 20% 的食物。

我们还将看到技术的专业化，使第三方解决方案可以从一个厨房配送多种不同的食物，例如您可以同时下单墨西哥食物和意大利食物、寿司或鸡翅，由同一个送餐员为您送达。餐桌旁的每个人都可以享用他们想吃的食物，毫不受限（一次只能吃到一种食物，或者需要支付三笔配送费）。

我还认为，我们的行业在预测方面将更加准确，消除快餐不健康的污名。直到现在，有些人仍然将快餐店与不健康联系在一起。快餐会更新鲜。如果不需要为了延长保质期而优化，食物会更有吸引力。作为消费者，我对这种变化充满了期待。

您最后还有什么要与我们分享吗？

让我欣慰的是，这不是科幻小说。这是当今已有的技术，它已经悄然改善了顾客的生活。我希望未来餐厅外面或您喜欢的送餐应用程序中有一个标志或徽章，表明这个含义：“这家餐厅利用最先进的视觉 AI 技术优化了质量。不要犹豫，不要担心，这家餐厅由经过专门设计的系统进行管理，始终为您呈现最佳出品。”

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本文由文案编辑 Erin Noble 编辑。