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关于无人零售算法大模型
发布时间：
2024/09/12
以下文章来源于公众号【风清杨子】 ，作者建一百忍堂
我针对无人零售的算法大模型谈谈自己的感受。我非技术出身，只是一名行业从业者，主攻方向是市场、渠道、运营、供应链，由于在不同公司的经历，做到了还不错的位置，一起参与了战略制定以及战术执行，所有涉及到产品、技术、算法等模块，久而久之就略知一二。我用自己的理解来讲述我眼中的AI大模型，如果碰到了专业科班，欢迎来拍砖，但是稍微轻一点。毕竟我只是一个AI爱好者，连发烧友都算不上，所有的AI相关认知，我还停留在较浅的层面。
据摩根士丹利的数据分析和评估，仅是2023年，全球一级市场在AI领域的投资金额达到了224亿美元，超过了过去十年加起来的总和。224亿美元中，超过2/3的钱投向从事基础设施或模型研发的企业，约20%投向生成式AI应用企业。预测今年及未来两三年，两者的比例会显著转变，越来越多的资金将投给应用企业。
去年世界人工智能大会上提起生成式AI的典型应用主要有三个：ChatGPT、Character.ai、和Midjourney。而今年，AI应用已经品类众多。AI仍处在其发展周期的早期阶段，相较于互联网浪潮中应用的落地时间点，当前AI浪潮中应用的爆发预计将会显著提前。与互联网时代不同，AI的应用不需要等待5~8年才会迎来大规模爆发。这是因为过去几十年，互联网、移动互联网、大数据、云计算等技术的飞速发展已经为整个生态系统奠定了坚实基础。
因此AI应用将会与底层技术同步发展，我们目前既处于互联网90年代那样的基础设施建设阶段，同时也接近于2000年左右的应用发展水平。生成式AI应用企业从0到1的成长时间比其他领域更长，需要同时克服TPF（技术-产品契合度）和PMF（产品-市场契合度）两大挑战。当下的大模型很多人好奇，到底是什么，我浅浅的画了一个鱼骨图：
大家只需了解VLM即可，这个技术应用场景不仅仅是无人零售，甚至现在20个城市要推广商用无人驾驶用的也是VLM，只是无人驾驶的难度以及需要的资金比无人零售大得多，难度也更高。
VLM：视觉理解大模型具备自学习能力，叠加了多模态因果提示学习智能识别购物行为
因果推理模型，能够高效排除识别过程中的可能干扰项，精确捕捉目标识别项。引入多模态因果提示学习后，智能货柜的商品动态视觉识别效果再优化，识别准确率已高达99.2%，可以稳定适应各类消费者的购物习惯及匹配场景。
大模型是基于端云协同的动态视觉识别技术，可智能追踪理解商品轨迹和消费者购买行为数据，支持对异常行为的可解释分析，以及双向复核识别。
未来的智慧零售大模型，拥有专属营销数据中台，融合了因果模型、多路召回等高阶AI技术，可以灵敏识别零售现场情况及消费者行为的实时变化，快速积累相应的场景模型和用户画像，自动调整优化智能货柜的运营策略。
结合零售消费及商业营销领域的专业知识，针对具体的零售运营情景，智慧零售大模型能够主动进行个性化权益投放，提高商品流通效率，高效管理商品库存，维护用户留存，增强客户复购意愿。
我猜测行业内的某E的秘密补货AI系统，大概率采用的也是这套技术底层逻辑，只不过他的技术应用本身更多在商品实时数据层面。
归根结底都是为了零售运营商降本增效，这点才是智慧零售大模型的核心目标。算法商们利用时空因果预测技术，能够自动推演未来销量情况，智能更新选品、补货方案，平衡供需关系，实现供应链动态优化。
当技术发展到很难分辨机器人的背后是人工智能还是人类遥控操作时，可能便是机器人真正实现智能与通用的那一天。
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