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你知道全球零售业每年因库存损耗所造成的损失有多少吗？这是一个价值1000 亿美元的难题——因盗窃、损坏和错放而造成的货物损失，在很大程度上削弱了零售商的利润。
根据美国零售联合会（National Retail Federation）与零售防损委员会（Loss Prevention Research Council）合作开展的《2022 年零售业安全调查》，估计65%的商品损耗是由于盗窃造成的。多家零售商表示，由于食品和其他必需品价格上涨，近期的盗窃事件增加了一倍以上。
AI如何防止库存损耗？
现在，这种局面可以通过AI进行改善。
为了助力开发者轻松且快速构建能够防止盗窃现象的应用程序，NVIDIA 于 1 月 12 日宣布推出三个基于其 Metropolis 微服务的零售 AI 工作流，这些工作流可用作防损应用程序的无代码或低代码构建模块。
由于已经基于高频失窃的产品图像以及软件进行了预训练，因此能够比较容易地接入商店现有的应用程序，追踪销售点机器以及整个商店内的对象和产品。
通过 NVIDIA AI Enterprise 软件套件提供的零售AI工作流包括：
第一，零售防损 AI 工作流：该工作流中的 AI 模型经过预训练，可以识别数百种最常因盗窃而丢失的产品，包括肉类、酒类和洗衣粉，并能识别各种包装尺寸和形状。借助 NVIDIA Omniverse 的合成数据生成功能，零售商和独立软件供应商可针对数十万种店内产品，对模型进行定制化和进一步训练。
据介绍，该工作流基于NVIDIA Research 开发的少样本学习技术，再结合主动学习，可识别并捕获客户和销售人员在结账时扫描的任何新产品，最终提高模型准确性。
第二，多摄像头追踪 AI 工作流：提供多目标、多摄像头（MTMC）功能，使应用开发者能够轻松创建系统，以通过商内的多个摄像头来进行对象追踪，由于每个对象拥有唯一一个ID，该工作流可通过摄像头来追踪对象和店员。
值得一提的是，对象的追踪是基于视觉嵌入或外观，而非个人生物识别信息，以全面保障购物者的隐私。
第三，零售商店分析工作流：使用计算机视觉，为商店分析提供深入洞察，通过自定义仪表板来显示多项信息，例如商店客流量趋势、带购物篮的顾客数量、过道占用率等。
事实上，上述三大工作流都是基于 NVIDIA Metropolis 微服务而构建。NVIDIA Metropolis 微服务是一种构建 AI 应用程序的低代码或无代码方式，为复杂 AI 工作流的开发提供了构建模块，并使开发出的工作流能够快速扩展到生产就绪型AI应用程序中。
NVIDIA的研究人员通过AI加持，很好地应用了多镜头和主动学习所带来的数据，一方面，可以将模型扩展到成千上万的产品图像变化，这相当于创造出了额外的数据，从而进一步训练模型以获得更高的精度；另一方面，在收银台扫描产品其实就是在捕获新产品或新包装，在部署了AI解决方案的系统中，它能够通过这些学习，提高模型的准确性。
有了NVIDIA提供的这些AI工作流，开发者可以轻松进行定制和扩展，包括集成开发者自己的模型。对于更懂业务但技术能力较弱的开发者，也可以通过低代码方式对这些AI工作流进行定制和扩展。并且，该微服务还能够更轻松地将新产品与旧系统(例如销售点系统)集成。
通过这些工作流所获取的AI能力，除了可防止盗窃事件的发生，同时也有助于进行门店分析，比如：顾客最喜欢的过道是哪个？他们的停留时间是多久？……一系列信息都有助于进行商品销售和货架规划。
Metropolis 微服务如何应对视觉识别挑战？
在打造AI助力的智慧商店中，减少损耗是盈利的重要一环。零售防损委员会主任 Read Hayes就指出，“在当前的宏观动态环境下，零售业的盗窃现象有所增加，而这有可能使零售业不堪重负。对于企业，投资于防损解决方案已成为一项关键要求，也是必须面对的现实。”
从目前的技术手段来看，智能感知通常是将视觉AI应用在覆盖多个物理区域的多个摄像头中。因此，不论是监控仓库中的包装货物、还是街道上的车辆，当这些物体在摄像机视图中移动时，能够准确、一致地跟踪它们至关重要。
不过，对开发人员来说，构建视觉AI应用程序来识别大量类别、同时可能在不断变化的环境中的物体，都是一项重大挑战，因为这其中包括了广泛的训练数据集、频繁的模型改进等需求。
NVIDIA Metropolis 微服务作为容器化的微服务和应用程序，可助力开发人员构建复杂的云原生解决方案，从而实现对象的多摄像头跟踪和重新识别，而这个复杂参考应用程序的速度可以说是前所未有的。
就以零售自助结账用例，通过识别许多训练数据有限的产品，并在添加新产品和包装时改进应用程序，将有助于系统通过预训练模型、自我标记的数据管道和少量学习架构来持续适应有限的新数据，通常无需重新训练。
当前，一些来自于摄像头和传感器的数据已经提供了有价值的分析，可帮助零售商店实现智能决策、改善运营，并提高效率。而NVIDIA基于Metropolis微服务构建的全新零售AI工作流，能够进一步帮助智慧零售解决方案实现快速扩展和部署，以涵盖更多商店和产品线。同时，随着不断优化和引入新功能，这些零售AI工作流的性能和边缘应用程序的准确性将会不断得到提升，这也使它能够不断进化，进一步推动AI在零售领域的落地和创新。
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