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当我们在网上搜索、阅读文章或浏览社交媒体时，我们的信息源中充斥着最有可能吸引我们注意力的产品和话题。如果您像我一样，您会发现这些超个性化的体验正变得愈加相关、方便、有资讯性，甚至更有趣。

如果我们的店内体验也是这样，那不是很好吗？我们不仅可以更容易找到自己可能喜欢或正在寻找的商品，而且企业也能获得更多的洞察力。当购物中心的经营者、零售商和品牌商能够将购物者的购物过程可视化时，从停车场到产品购买以及这中间的全部地方，新的创收机会就会敞开大门。

借助边缘人工智能计算机视觉技术，下一波实体零售业有望以匿名的方式，提供与线上零售业相同且极具针对性的客户互动。

企业发现，如果能更好了解受众的行为和模式，并根据丰富的数据集来匹配内容，他们的数字标牌展示就能获得更多利润。一家实现零售超个性化营销的公司是 meldCX，这是一家 AI 和智能边缘技术和解决方案提供商。

“我们发现许多客户基本了解购物者如何查看屏幕，然后匹配内容，以便在描述和预测周期中针对关键目标类型来播放。” meldCX 战略与开发执行副总裁 Joy Chua 表示。“缺少的是这两者之间自动化的想法，以及能够根据多种因素触发内容的主动方法。”

超个性化营销：时间就是一切

meldCX 借助 COATRO（适机内容）——这是其 Viana 视觉分析平台的一个模块，帮助购物中心和其他场地运营商进一步利用数字屏幕实现创收。

COATRO 可与现有的标识系统无缝整合，能够根据人口统计、车辆、行为模式、产品和区域参与度、行程分析，甚至摄像机视野内的服装等众多预定义因素，动态触发内容。

该软件支持每个屏幕多个触发器，并聚合多种受众或车辆类型的数据，以确定最有效的内容方法，从而实现高度定制化的内容分发。此外，根据多项吸引力指标，评估每个广告，以生成效果分数，使广告主能够清楚了解各个内容的表现情况。

同时，使用合成数据，训练 Viana，确保收集的数据均为匿名且安全。这种详细了解购物者趋势的能力，揭示了对于极具针对性营销策略和广告活动的可行洞察，从而提高转化率和投资回报率。

例如，一位 meldCX 的长期客户（一家拥有多个大型卖场的购物中心网络运营商）制定了想要实现的明确业务目标。该运营商部署了 COATRO，以便更深入了解其数字资产的表现情况，并利用这些洞察来开发新的收入机会。从那里开始，目标是在所有场地制定更广泛的故事。

部署包括在室内和室外使用摄像头和屏幕。Viana COATRO 平台提供了比平常更多的洞察力，包括进入中心的汽车数量和类型、主要交叉路口的车辆交通地图，甚至包括广告等吸引人们进入停车场的数字化资产。在商场内，该系统会测量人们停留的位置和时间、人们在显示器上的注意力时间以及转换率。

该运营商利用这种数据深度，可以提供广告主希望在投资于基于标牌的营销活动之前看到的趋势指标。“他们可以将从数据点集合收集的历史数据与我们的视觉技术（涵盖匿名个人、车辆和目标徽标或产品）相结合。” Chua 表示。“他们能够利用实时信息，更清楚了解谁正在查看屏幕，以及何时查看屏幕。”

此项目是该运营商的多步骤流程的一部分，旨在向更大的群体提供更多关于不同中心表现情况的信息，并将这些信息应用于其他大楼或中心，从而创造更多增长机会。

“如今，COATRO 在确保转换和吸引方面符合企业和客户的需求上发挥着关键作用。” Chua 表示。

低代码平台简化了 AI 驱动的个性化

Viana COATRO 集成了五个要素，协同合作：搭载英特尔^® 处理器的边缘计算设备、媒体播放器、摄像头或传感器、软件许可证和托管服务。

由于这是一个低代码平台，用户不必是 AI 或机器视觉专家，也能部署解决方案。事实上，meldCX 专为营销专家或品牌经理（而非数据分析师）等领域专家设计其软件。除 COATRO 之外，Viana 解决方案还提供一系列可组合的用例，以增强所获得洞察的深度和广度。在 Viana 仪表板上，所有数据以全面的数据故事形式显示出来。

meldCX 与英特尔密切合作，实现让客户更容易使用 AI 的共同目标。“这尤其与我们的设想密切相关，因为有了 COATRO，我们将首次在实体空间将人工智能集成到现有基础设施中。” Chua 表示。“我们的技术实现了虚实之间消息传递的无缝衔接，在持续改进的循环中，增强针对性策略和客户体验。我们正在继续与英特尔合作，使 AI 尽可能体积小而紧凑，同时功能强大。”

在零售业超越个性化

超个性化不仅仅适用于零售业。适机内容当然适用于体育和娱乐场所。例如，奥运会和残奥会。“当我们看到穿着黄色和金色的澳大利亚队伍时，屏幕上触发的内容可能涉及澳大利亚游泳运动员的信息。” Chua 表示。“然后，在水上运动中心，当我们看到美国队的红色、白色和蓝色时，就可以做同样的事情。”

除了这些用例，从广告到娱乐，数字标牌显示屏和动态内容还有多种方式适用于不同用途的潜力，例如增强公共安全和市内体验。一图胜千言，从未如此正确。

聆听我们关于 meldCX 和英特尔的全渠道体验强大力量的对话，深入了解技术如何改变物理空间。

 

本文由 insight.tech 的编辑主管 Christina Cardoza 编辑。

您的零售店是否考虑切换到自助服务终端？您是否担心潜在的挑战，如“装袋区出现意外物品”，准确识别产品，或确保在没有员工持续干预的情况下顺利结账？

这些是零售商和消费者在数字化转型道路上面临的常见障碍。但智能零售技术具有显著增强客户体验并简化运营的潜力。改善员工体验和留住熟练员工是可以极大地影响您的最终利润的额外优势。

零售技术公司 Diebold Nixdorf 的零售技术副总裁 Matt Redwood 指导我们了解零售技术的前景。他讨论了解决常见零售效率低下的 AI 解决方案、有目的的创新的重要性以及在整个转型过程中利用技术合作伙伴的价值（视频 1）。

视频 1. Diebold Nixdorf 零售技术副总裁 Matt Redwood 讨论了 AI 如何改变店内零售运营和体验。（资料来源：insight.tech）

零售商目前面临哪些最大挑战？

大多数零售商都在应对相同的挑战。 确保顾客尽可能享有良好的店内体验是一个关键因素。新冠疫情后，零售商再次在这方面投入了大量资金。但他们在收入和利润上都受到了挤压——商品成本上升、货运成本上升、管理和运营商店的成本上升——他们必须找到提高商店效率的方法，同时还要提供良好的消费者体验。这是正确把握零售经济和满足消费者需求之间的真正平衡。

零售业的竞争空前激烈，这在某些方面是好事。它有助于定价和控制通货膨胀，但另一方面，如果消费者在商店中体验不佳，他们很容易转向另一个品牌。

如何使用 AI 来应对其中一些挑战？

生成式 AI 在 2023 年真正广为采用，当然一些公司真的急于进入 AI，他们乐观地认为 AI 可以取代商店内的所有现有技术。我认为有时候我们忘记了，尽管技术可能存在——忘记了它在商业上是否可行或可实际部署——但您必须让消费者采用它。如果消费者没有采用，这项技术就毫无价值。这就是我所说的 hype curve。

许多零售商现在正在使用我们所谓的点解决方案 AI 技术来关注他们的痛点，即为特定用例部署特定的 AI 来解决特定问题——诸如用于年龄验证的面部识别技术。例如，如果您试图购买一瓶酒，您必须等待工作人员批准您的 ID。零售商正在努力寻找员工这一事实加剧了这种等待。在该环境中使用 AI 提高了效率，减少了对工作人员的要求，并提高了消费者体验。

另一个大问题是抗缩技术，并使用 AI 让那些试图盗窃的人更难。但当有人可能只是不熟悉流程或真正犯错时，它也可以提供帮助——确保被抓住而不给特定客户带来不良体验。

我们还看到 AI 应用于现有技术上，以提高它们的效率、使其更易于使用、堵塞漏洞并提升消费者体验。一个例子是店内安全——在闭路电视网络上使用 AI 来确保消防出口不会被堵塞。或者使用店内的热图，了解商店周围的消费者流动，使流动更容易，但也有可能使这种流动商业化。

商店实施 AI 的最佳方式是什么？

“构建了它，他们就会选择它”的心态并不适用于零售技术。我们跟踪消费者采用曲线并跟踪技术开发曲线，重要的是要在中间广泛地找到一些东西。

我们始终建议从数据开始。很容易被它淹没——通过分析，我们将其称之为瘫痪。但如果您可以对数据进行细分，它可以提供许多洞察。您可以真正分析并了解：商店的运营方式？员工旅程中的摩擦在哪里？在消费者旅程中？然后，您可以量化摩擦的影响。它构建了这样一幅画面：“好吧，我有一个想要解决的问题陈述。它对消费者和员工产生了这种影响，这就是对我业务的影响。”这相对容易计算。

更棘手的部分是找到正确的创新来部署到商店中以解决这个问题。但从这些数据开始，就会突出显示效率低下的最大领域，然后为您提供指南针，为您指明正确的技术方向。实际上，我们也很容易去衡量技术投入商店后的成功程度。

告诉我们有关将合适的技术与特定问题相匹配的更多信息。

在 Diebold Nixdorf，我们真正关注的是最大的摩擦点所在的三个核心解决方案。一个是我之前已经提到过的年龄验证。面部识别为消费者提供更好的体验。它更快，更快的交易意味着消费者能更快地通过前端。这意味着更少的队列，而排队是消费者结账时最大的烦恼。因此，我们用一项技术消除了与结帐有关的两个最大的摩擦点。

还有一些以产品为中心的技术，例如在结账时进行的高效商品识别——特别是在新鲜水果和蔬菜的杂货店中。这是第二个解决方案。不仅适用于 Produce 等非条码物品。在某些环境中，特别是在小型商店中，当您可以通过图像识别商品时，为什么还要扫描条形码呢？

然后，最后是缩小。当然，自然论点是，自助服务是缩小的自然场所，因为它在很多环境中都是无人值守的。但是对于那些恶意试图偷窃的人，即使我们关闭了自助服务的所有漏洞，他们也会在商店中找到其他地方来偷窃。我们确实将 AI 的工作重点放在了行为跟踪上。一旦您开始识别行为，那么您在商店的哪个位置部署技术就不重要了。当然，我们首先关注前端：自助结账和 POS 通道。我们在 CCTV 网络上运行同样的解决方案，然后我们就可以在商店的任何地方识别缩小了。

人为因素在哪里发挥作用？

人为因素对于自助服务来说确实非常重要，而且它经常被忽视。自助服务更多的是关于员工的重新分配。吸引和留住员工是零售商的一大问题，因此他们必须明智地使用员工。自助服务的主要作用是让员工在消费者最需要帮助的地方与消费者互动——寻找商品、询问有关商品的问题、浏览商店——这些都是真正有意义地提供消费者体验的地方。在新冠疫情期间，拥有自助服务的零售商在门店内的运营灵活性要大得多；新冠疫情后，自助服务实际上使他们能够在真正重要的地方提高消费者体验水平。

我们回到防止缩小的挑战。因此，确定是否有人偷了东西相对比较容易。在这种情况下，您要做的事情就更困难了。如果有人恶意偷窃，您不想让您的员工处于危险之中，或者处于他们不舒服的环境中。您也不想疏远或让一个真正犯了错误的人感到尴尬。因此，我们在这里把人为因素纳入了情况；根据盗窃用例，这种情况的处理方式会有所不同。

如果有缩减实例，将向工作人员发送警报。所有信息都交到那个人的手中，以便他们能够以他们认为合适的方式来处理这种情况。员工培训在这里发挥作用。我们有很多优秀的合作伙伴致力于员工培训，以便为员工提供所需的工具套件。然后，当他们接近公众成员时——他们在接近他们时知道发生了什么——他们接受过训练，以尽可能最令人满意的方式处理这种情况。因此，技术仅是实际解决方案的三分之一；人类因素是不应忽视的组成部分。

Diebold Nixdorf 如何解决客户的零售挑战？

作为解决方案提供商，我们与零售商合作一起构建他们的技术——不仅仅涉及结账，而且涉及整个商店——我们很快意识到，认为我们可以有 20 或 30 个不同的解决方案是不现实的——在 AI 领域中，所有的解决方案都提供不同的用例，但没有一个能一起讨论。因此，我们与拥有非常成熟的 AI 平台的第三方合作，从 AI 的角度来看，这将成为零售商想要在其商店中做任何事情的支柱。

我们是值得信赖的合作伙伴、集成合作伙伴。我们将提供可以在该平台之上的应用程序，如年龄验证、减少、商品识别、流程或人员跟踪。但如果有一个特别的合作伙伴在市场上处于领先地位，比如在健康和安全领域，我们也可以将它们放在平台之上。对我们来说，重新发明轮子是没有意义的。

这意味着零售商可以构建 AI 合作伙伴的生态系统，所有这些都被整合到一个平台上，而且解决方案的可扩展性非常好。它最终将把我们推向所谓的智能商店。它不一定要移除物理接触点或移除现有技术；它是为零售商提供情报。

商店中的每台设备实际上都是一个数据采集设备——货架边缘摄像头、自助结账或扫描仪——这些都是数据输入。这是一条双行道：您可以向下推数据，也可以拉回数据。借助 AI 平台，您可以将所有这些东西都连接在一起，创建智能商店。

这意味着有大量数据可用，但我认为真正要快速发展的零售商是那些能够弄清楚如何处理这些数据的零售商。因为它可以而且应该为零售商所做的每一个决定或方向提供信息——产品如何定价，它们在商店中的位置，商店的人员安排。

技术合作伙伴关系在实现 AI 零售解决方案方面的价值是什么？

我们与英特尔密切合作，不仅在 AI 主题上，而且在我们的核心平台本身上也是如此。这不仅体现在我们今天部署到商店的解决方案上，还体现在我们的发展路线图上。我们也密切关注英特尔的发展——英特尔的解决方案将走向何方，以及我们如何更好地将这些解决方案整合到我们的解决方案中。

在一些可扩展平台上，我们与英特尔密切合作。零售商如今对技术有要求，但是，特别是对于这些 AI 主题，三年、五年或七年后所需的计算能力将与现在的需求非常非常不同。因此，为零售商提供扩展其技术以满足其未来需求的能力绝对是游戏规则改变者。

对于那些希望将 AI 融入零售业的人来说，最后有什么想法吗？

我想说，从数据开始。确定您希望解决的业务需求或问题，然后找到合适的提供商，使您能够根据这些需求进行交付，但这也将为您提供持久的可扩展性。这是婚姻，您必须确保您做出了正确的选择。

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本文由文案编辑 Erin Noble 编辑。

2024 年巴黎奥运会和残奥会关注的焦点当然是运动员及其出色的表现和奉献精神。对于我们这些可能只是为了赶上公交车或电梯而拼命冲刺的人来说，这是一个难得的机会，可以让我们有机会追踪运动员挑战人类身体和意志极限的过程。今年夏天，一部分幸运的观众将莅临法国，亲眼目睹这一壮观场面；而其他人则将在家里通过电子设备关注这一盛况。

那么，哪些人负责让国外内观众都能获得流畅而丰富的赛事体验呢？其中一位是 英特尔的奥运会和残奥会项目主管 Sarah Vickers，她将带领我们领略技术提升赛事体验的过程——尤其是奥运会和残奥会。她将介绍英特尔在奥运会举行之前、期间和之后的幕后参与；数据在现场决策中的关键作用；并且 2024 年巴黎奥运会的经验不仅可以为 2028 年洛杉矶奥运会提供借鉴，还可以为其他类型的娱乐活动提供参考 （视频 1）。

视频 1。英特尔的奥运会和残奥会项目主管 Sarah Vickers 在此揭秘为奥运会提供支持的最新技术。（资料来源：insight.tech）

您能否向我们简单介绍一下英特尔对奥运会的参与情况？

这是地球上规模最大，也是最复杂的体育赛事，在全世界拥有数十亿的观众。因此，对于我们来说，这是一个非常令人兴奋的机会，主要是以可扩展的方式展示英特尔技术的领先地位。

我们考虑整合英特尔技术，以多种方式帮助奥运会取得成功。举办奥运会涉及非常复杂的运作——运动员、球迷和志愿者的运送，让人们从 A 点到达 B 点。这本身就很复杂，而在 17 天的时间里，要在如此众多的运动项目中完成这项工作，其复杂程度甚至更上一层楼。

除了出行便利之外，还有球迷的体验需要考虑，更多的是他们在奥运会之外花费的时间。体育本身提供了绝佳的娱乐，但在中间的这段时间呢。我们能做些什么来帮助球迷获得更好的体验？

还有就是为数十亿居家观看比赛的观众的转播体验，如果考虑到现在人们消费媒体的所有不同方式，这就变得更加复杂。因此，我们与奥林匹克广播服务公司合作，利用英特尔技术和应用程序提供卓越的体验。

英特尔技术在 2024 年巴黎奥运会幕后是如何应用的？

我们在数年前就已经开始与国际奥林匹克委员会（IOC）、国际残疾人奥林匹克委员会以及具体的组委会（这里指的是巴黎 2024 赛事组委会）合作。我们需要真正了解正在解决的问题。此外，我们如何才能在过去所做工作的基础上做得更好？因此，我们采用了 2020 年东京奥运会的解决方案并对其进行了改进。那么，自上届奥运会以来，又出现了哪些新的挑战？

奥运会也是展示英特尔“人工智能无处不在”理念的绝佳场所，英特尔人工智能平台有机会改变很多事情。其中一个很好的例子就是数字孪生，通过所有赛事场馆的数字孪生，以三维方式了解这些场馆在奥运会期间的情况。

如果考虑到广播公司，他们确实需要了解摄像机的位置，以及不同情况对摄像机位置的影响。如果考虑到从奥运会到残奥会的过渡，运动员的无障碍环境等方面需要作出诸多改变。数字孪生使提前做好这些事情成为可能，而不是在事情发生后才发现某些解决方案实际上行不通。此外，还可以减少出行次数，因为你可以随时随地在个人电脑上使用数字孪生。

我们从运营角度提供帮助的另一个用例是理解数据。奥运会有很多幕后人员——现场媒体、所有工作人员——因此我们正在帮助国际奥委会和 2024 年巴黎奥运会了解人员流动情况，以便为他们优化设施。这可能关系到场馆的适当使用水平，关系到确保现场观众进出正确的入口和出口，并切实利用这些数据做出实时决策。这也将对下一届奥运会助益颇多，因为团队将获得一组基础数据来帮助他们针对复杂的情况建模和规划。

最后一个示例涉及的是运动员。奥运会是运动员的高光时刻；对他们中的一些人来说，这是他们职业生涯中最辉煌的时刻。我们需要做的是对他们来说一切尽可能都变得简单，这样运动员就可以专注于自己的表现，而不用考虑影响他们 取得 好成绩的因素——食物、旅行和住宿。

因此，在这届奥运会上，我们采用了基于英特尔人工智能技术的聊天机器人。运动员可就日常生活（如饮食、旅行和住宿）提出问题并获得对话式回答。随着我们得到更多的答案并了解哪些举措有效，聊天机器人将持续变得更加智能。我认为对于巴黎奥运会的参赛运动员来说，这完全是焕然一新的体验。

请向我们介绍一下贵公司参与奥运会和残奥会的过程。

我们首先要问以下几个问题：“需要交付的成果是什么？我们要解决什么样的问题？我们在担心什么？”我们对每届奥运会都有一系列的期望，但对于我们要做的与上届不同的事情也有着一系列期望。

接下来我们会进行评估，并提出问题：“英特尔技术能提供哪些帮助？”我们与许多合作伙伴密切合作，试图找出这个问题的答案。然后，我们制定解决方案路线图。其中一些解决方案是提前交付的：比如数字孪生。数字孪生的好处并不体现在奥运会期间，而是在奥运会举行前的数月。然后还有其他明显 是 针对奥运会举办期间的解决方案。希望在奥运会本身期间一切都能顺利，我们可以尽情享受奥运会并看到我们的技术大放异彩。当然，我们也安排了工作人员在现场确保一切顺利进行，不出任何差错。

奥运会结束后，你们接下来会怎么做？

奥运会涉及大量数据，是吧？所有这些内容，各式各样——转播数据，任何精彩瞬间。然后还有我们帮助国际奥委会收集的一切数据，用于以了解人员流动等情况。正如我之前提到的，这些数据肯定会被用于创建模型，以帮助规划下一届奥运会以及其他类型的娱乐活动。

我们正在研究的一个非常有趣的赛后用例是与奥林匹克广播服务公司合作，利用人工智能平台制作奥运会的精彩片段。我们将能够制作出以前不可能制作出来的精彩瞬间，因为以前都是数量有限的几个人来制作。

但是，如果考虑到现在的广播的观看方式，观众的期望会更高，他们现在想要的是更加个性化的东西。本届奥运会有 206 个不同的国家和地区参加，涉及多种语言和众多体育项目。少数大国历来主导着赛事精彩瞬间的播出，某些体育项目在这些国家非常重要，而在其他国家则根本不重要。

因此，人工智能精彩瞬间能做的就是生成真正面向世界各地观众定制的集锦。随着时间的推移，这些模型也会不断学习，变得更加智能，这样球迷们就能获得更好、更个性化的精彩瞬间集锦。

英特尔用于奥运会的技术能否应用于其他领域？

英特尔在奥运会上的几乎每一个应用都可以在其他赛事上使用，但也可以在体育以外的领域使用。我们思考问题的方式是：“如何才能展现我们的能力？”然后是：“如何进行扩展？”

其中一个案例是人工智能平台的非常有趣的应用，称作“AI 天赋识别”。它利用人工智能进行生物力学分析，帮助体育迷了解自己最适合哪项奥运运动。体育迷做一些有趣的练习，英特尔对这些数据进行整合，然后得到结果。但是，如果考虑到生物力学分析的作用，这种应用就能以各种方式改善人们的生活——物理治疗、职业健康。再看看数字孪生：你会在制造业和城市中发现很多的应用场景。这取决于目标，但这些类型的技术肯定能使许多结果受益。

在奥运会期间，英特尔的合作伙伴关系和生态系统的价值是什么？

奥运会将是一场大型的盛会，在这个后疫情时代，我想我们都很高兴看到奥运会重现昔日的辉煌。这一设想令人兴奋，但显然也非常复杂。巴黎即使 不 举办奥运会或残奥会也会是一座庞大、复杂的城市，因此要将这一切整合在一起是非常困难的。

此外，人工智能——以及一般意义上的技术——变得越来越智能并成为主流，这也影响了人们对它的期望。但我们可以利用它产生的所有数据来构建复杂而有趣的模型——计算现在已成为可能——英特尔将在整个奥运会期间推动大量不同的人工智能应用。

但英特尔不会单打独斗，强大的合作伙伴关系至关重要。我们确实在努力了解最佳解决方案是什么，然后与适当的生态系统合作来帮助实现它——其他顶级奥运合作伙伴以及地方层面的合作伙伴。通过与这些值得信赖的合作伙伴合作，英特尔可以帮助开发解决方案，确保举办一届精彩的奥运会。我们非常高兴能成为国际奥林匹克委员会和国际残疾人奥林匹克委员会的合作伙伴，帮助举办一届迄今为止最好的奥运会。

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本文由文案编辑 Erin Noble 编辑。

自助结账似乎是不错的主意：超市和便利店顾客无需排队，便可以扫描并支付购买的商品然后离开，让员工可以有时间做其他工作。但现实并不总是如此。自助结账的队伍长度常常超过人工结账的队伍。顾客比经验丰富的收银员需要更长时间结账，可能会有疑惑或出错，需要等待帮助。对于零售商来说，“缩水”是一个主要痛点。

有些门店已开始尝试采用自动（无收银员）支付系统，但这些门店只提供有限的产品，且需要大量技术投资。

由门店人员支持的计算机视觉辅助结账服务，可为零售商及顾客提供令人愉悦的媒介。它快速、准确，无需逐个扫描，且商店可以保留“微笑服务”的传统，吸引回头客。

更流畅的零售结账解决方案

零售商与顾客一样受到服务延迟的困扰，但是长期劳动力短缺和上涨的工资让它们无法雇用更多员工，RadiusAI 的总裁兼联合创始人 Aykut Dengi 说道。这是一家计算机视觉公司，致力于为零售商提供 AI 技术解决方案。

为了更好地处理等待时间，零售商开始计算顾客从站到结账台开始到完成交易所需的时间。数字并不令人满意。

“他们问我们是否能提供技术来解决这个问题。所以我们创造了 ShopAssist，” Dengi 说。ShopAssist 用计算机视觉摄像头代替收银台扫描仪，这种扫描仪的工作速度快得多，而且不太需要顾客或收银员介入。

使用 ShopAssist，顾客可以将一篮子货物卸载到柜台上。摄像头在一秒内就能识别里面的每一件物品。顾客和收银员屏幕上都会显示物品清单，显示价格、产品图像和总价。顾客可以自行完成交易。如果他们想用优惠券或购买需要身份证的商品，ShopAssist 会立即通知收银员提供帮助。与传统收银员结账一样，收银员与顾客之间的互动是通过 ShopAssist 面对面进行的。这为顾客和员工都提供了很好的体验。

除了加速交易之外，计算机视觉系统还有助于防止缩水，这是零售商日益普遍的问题，特别是在使用自助结账时。例如，一个人可以从廉价的商品上取下条码贴纸，将其放在更贵的产品上。这种技巧不能骗过 ShopAssist，因为它虽然也扫描条码，但是更依赖产品的图像 – 就像真人一样。计算机视觉可以防止顾客少刷或错刷物品。

优化零售库存管理

缩水率和扫描错误不仅会让零售商降低收入，也会导致库存追踪不正确。没有条码的产品，例如食品服务商品，尤其容易出问题。例如，一些商店可能会提供不同的烤物，如热狗、炸玉米饼和卷饼。这些商品的价格很可能各不相同，如果不能向顾客准确收费并核算，商店会失去利润，库存也会不准确。例如，饮料机也会因为顾客使用汽水杯喝咖啡而出现问题。

因为便利店希望提升其商品的受欢迎程度，新鲜度和供货量是很重要的。“熟食是便利店持续增长的利润来源，但如果你煮错了食物，很多最终会被浪费，” Dengi 说。“ShopAssist 可以准确识别物品，从而减少食物浪费，并有助于提升利润。”

与其他限制所售产品种类的技术相比，ShopAssist 在产品跟踪方面的灵活性使商家能够提供更多样的商品。自主结账也会限制产品的显示方式，而且安装起来既复杂又昂贵。“在每个货架上放置摄像头是一笔巨大的费用，” Dengi 表示。

ShopAssist 软件平台依赖英特尔处理器的性能执行视觉任务，并采用英特尔的 GPU 进行更快速的推理——帮助更快识别更多种类的商品，包括系统之前从未见过的物品。对于零售商而言，尝试新产品十分重要。“通常一家商店一周会引进一百种新商品，经常会包括当地或特别供应商以及老家特供的产品，” Dengi 说。“ShopAssist 可以轻松捕获尚未引入销售点系统的产品的新图像，并将其整合到整个企业中，从而节省时间和费用。”

产品首次推出时，摄像头除了捕捉图像外还会读取条码，而技术会将两者关联到一起。RadiusAI 使用英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件持续优化 ShopAssist 流程，包括产品识别。

RadiusAI 还与零售商和系统集成商合作，为个人需求定制 ShopAssist 硬件或软件。例如，除了支持计算机视觉之外，英特尔处理器还可用于运行商店中的其他设备。

“零售商正更多地采用边缘解决方案，而且他们对英特尔硬件也十分熟悉，” Dengi 说。“例如，他们可以从使用 ShopAssist 系统开始进行结账，稍后再决定在同一台计算机上管理他们的烤箱。”

加入名为 ShopAssist Pulse 的 RadiusAI 解决方案，零售商可以利用商店里现有的摄像头扩大辅助结账、库存管理和熟食运营的能力。

“如果有人拿起两片披萨放入同一个盒子中，或是在购物时吃掉了其中一片，系统可能会识别这位顾客并准确地收取两片披萨的费用。它还可以通知员工，采用非对抗式的防丢失策略。他们还可能希望将另一个披萨放入烤箱中，因为午餐时间很短，” Dengi 表示。

保留社交体验

顾客虽然喜欢快速交易，但他们也重视客户服务和人际互动，而自主结账的方式往往缺乏这些要素。“人们去商店不仅是为了购物，他们还想和员工聊天。这是一种社交体验，” Dengi 说。许多自助结账系统通常离商店员工很远。这会导致预防损失的措施增加，交易时间拉长，和客户满意度问题。

未来，零售技术本身可能会变得更加个性化。例如，RadiusAI 正与 CPG 公司合作，创建基于客户订单的现场生成式 AI 促销活动。“最好的技术是顾客和员工都看不到的技术，” Dengi 说。“正确实施 #计算机视觉，员工便可以在需要时提供帮助，而不会产生重大开销。”

 

本文由 insight.tech 的编辑主管 Georganne Benesch 编辑。

从堂食餐厅到外卖快餐店和工作场所的食堂，顾客不仅希望能够品尝到美味的食物，而且希望能够获得快速、便捷的体验。与此同时，食品服务行业也在追求更高效的运营、更准确的库存管理以及更强的盈利能力。

为了保持领先地位，大型食品零售商开始依赖边缘 AI 和计算机视觉等变革性的技术。使用这些技术驱动的平台，零售商能够从耗时的传统结账方式转变为客户所需的高效自助服务。此外，它们还提供宝贵的数据，有助于了解客户偏好，最大限度地减少资源浪费、库存短缺和业绩不佳的情况。

上海凯景信息技术有限公司是一家领先的 IT 解决方案提供商，开发了 AI 驱动的自动结账服务，旨在应对食品服务方面的挑战，满足新的客户需求并创造新的机遇。

工作场所的食品服务零售转型

我们以连锁快餐店 (QSR)—老乡鸡餐饮股份有限公司为例。该公司在中国各地拥有超过 2,000 家门店。这家餐饮公司的目标是通过以下措施解决一系列挑战，例如跟踪所有门店的业绩并最大限度地利用资源：

管理大规模运营：首要任务是在不影响服务质量的前提下全面掌握所有门店的运营情况。该公司制定了大规模扩张计划（扩张至 10,000 家门店），需要在实现巨大增长的同时确保整体运营继续平稳进行。

增强盈利能力：由于食物和租金成本高，快餐店的利润率通常较低。但他们最大的支出是员工支出，占每月成本的 30%。随着门店数量的增加，食品浪费导致利润率逐渐降低。

改善顾客体验：快餐店面临的一大挑战是所有门店保持一致的业绩，而快速扩张使得这个问题更加严重。无论顾客在哪里用餐，老乡鸡都需要保证每家门店提供统一的良好体验。为了保持良好的品牌声誉，该公司需要解决服务速度慢、排队时间长、食品质量不稳定和场地不卫生等问题。

提高运营透明度：该公司希望更深入地了解门店业绩，查明业绩最佳和最低的员工。通过这些信息，管理层将能够确定哪些因素对业绩产生了积极影响，并实施纠正措施。该措施面临的障碍在于，他们使用的是过时、效率低下的人工方法，因此几乎无法大规模开展。

显而易见，老香鸡需要采用上海凯景的食堂解决方案，这是一个 AI 驱动的自动结账服务端到端数字化零售平台。该平台为产品识别和重量测量、计价、面部识别、支付、数据分析、综合系统管理等应用提供支持 AI 和计算机视觉的功能模块。

由于食品服务地点的物理布局和产品各不相同，因此 POS 站有三种形式：台式一体机、柜式结账台和立式结账台，为老乡鸡等食品零售商提供了灵活性，可满足每家门店的需求（图 1）。

餐厅中的 AI 提供可衡量的成果

与上海凯景合作，老乡鸡取得了显著成果，包括能够：

• 通过实时产品 SKU 识别和交易账单生成，减少人工结账任务的必要并缩短客户结账时间。
• 通过分析客流模式预测高峰就餐时间，使管理人员能够掌握流量趋势，主动为客流过大或过小时段做好准备，并做出明智的运营和资源调整决策。
• 通过有效的库存管理，确保门店根据准确的消费模式预测优化库存水平，最大限度地减少食物浪费。
• 利用 AI 和计算机视觉 AI 驱动的分析，改进与食品质量、厨房卫生和安全合规相关的标准操作程序。
• 通过深入了解各个门店的业绩指标，查明运营中的薄弱环节，以便重点进行必要的调整并及时解决问题，从而加强管理。

上海凯景的首席技术官 Zhengting He 表示：“总体而言，我们的平台使老乡鸡能够实施战略性决策，这推动了营收增长并改善了客户体验。”每家门店每月的人力成本减少 450 美元左右，结账效率提升高达 80%，避免了因排队时间长而造成的顾客流失。此外，该公司每天的销售额增长 10%，每家门店每年的利润增加 38,700 美元左右。

技术和工具为餐厅中的 AI 提供助力

为了提高食堂解决方案的平台性能，该公司采用了英特尔技术。英特尔^® 酷睿^™ 处理器和边缘 AI 技术提供近乎实时地识别 SKU 所需的性能，准确率高达 99%。Zhengting He 表示：“我们的测试表明，在这种性能水平和准确率下，平均结账时间低至三秒。”利用先进的计算机视觉功能，英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件优化了推理性能。

英特尔^® oneAPI Video Processing Library 也在食堂解决方案的视频分析功能中发挥了重要作用。例如，英特尔^® GPU 上的高级硬件和软件功能使 AI 驱动的质量和合规检查能够在非工作时间运行。

除了提供食堂解决方案等先进产品以外，上海凯景还提供其他服务，包括定制咨询、产品生命周期支持、CRM 和数据分析，帮助客户优化供应链并提高运营效率。

该公司可针对各种客户需求提供服务，确保客户实施可持续增长策略并遵守行业标准。上海凯景的首席营销官 John Yang 表示：“我们的主要客户正在快速扩张，我们相信这种趋势将继续下去。我们很高兴能够帮助老乡鸡等公司继续朝着目标努力，那就是为世界各地的人们提供品质优良、经济实惠的食品。”

 

本文由 insight.tech 的编辑副主管 Christina Cardoza 编辑。