谷歌云为零售商推出货架库存AI工具——《华尔街日报》

谷歌云AI正在检测识别货架上的商品。图片来源：Alphabet Inc.谷歌云宣布开发出一款新型人工智能工具，旨在帮助大型零售商更高效地追踪货架库存，以改进这项过去始终难以完善的技术。

谷歌云周五表示，其算法能通过零售商安装的天花板摄像头、配备摄像头的自动导购机器人或店员提供的视频图像，识别并分析货架上快速消费品的库存情况。该工具目前处于预览阶段，未来几个月将全面开放使用。

Alphabet公司旗下云业务在纽约全美零售联合会大会前夕，发布了这项技术及一系列面向电子商务的人工智能工具。

IT研究与咨询公司高德纳零售业务副总裁罗伯特·赫图指出，缺乏及时准确的货架库存信息是零售商面临的主要难题，管理难度之大使得猜测库存成为行业常态。谷歌云零售与消费者业务副总裁卡丽·撒普表示，掌握这些数据能帮助零售商通过多种方式优化供应链，包括更快补货减少缺货损失，降低销售机会流失率。

“如果每家零售商都能清楚掌握店内库存和货架剩余商品数量，他们的工作会轻松许多。”她说道。

基于计算机视觉的货架盘点技术概念已存在多年，但始终未能普及。赫图先生表示，部分原因在于大规模摄像头部署的成本和复杂性让零售商望而却步。

萨普女士指出数据同样是难题。她表示零售商历来难以获取其所有商品全面、系统且标注完整的数据。谷歌云平台补充道，另一个挑战在于构建AI模型本身——该模型需要学会在现实不完美条件下识别商品，包括不同角度、多变光线以及季节性包装变更等情况。

谷歌云平台称其产品基于超10亿商品数据库训练，数据来源包括公开图像、授权图片及制造商直接提供的资料。其算法设计能识别这些商品，无论图像来自天花板摄像头还是手机视频——就像人眼无论俯视还是平视都能识别麦片盒一样。但挑战依然存在。

“这个问题可能尚未完全解决，”连锁超市Giant Eagle Inc.供应链转型与零售创新执行副总裁格雷厄姆·沃特金斯表示。他透露在模拟门店环境的创新实验室初期测试中，谷歌云产品准确率超90%。这一数字足以维持该连锁超市的兴趣，但尚未达到大规模部署的标准。

目前，Giant Eagle持续向谷歌云反馈工具失效的具体场景以便优化，沃特金斯先生表示。例如当摄像头角度过高或过低导致算法无法识别商品时，Giant Eagle会将此类图像提供给谷歌云，从而训练算法在下一次识别相似角度。 

这家连锁超市表示计划未来数月内在实体店启动技术测试，但沃特金斯先生指出，若公司最终决定全面推广，整个连锁系统的部署可能需要数年时间。部分原因在于相关成本投入极高。 

高德纳咨询公司的赫图先生认为，无论是通过天花板摄像头还是巡店机器人实现对所有货架的视觉监控，都是复杂且昂贵的方案。 

沃尔玛公司在2020年终止了使用移动机器人追踪店内库存的计划，知情人士透露，原因是发现了其他有时更简单但同样有效的解决方案。

赫图先生表示，尽管存在成本障碍，但由于实体体验数字化需求日益增长，货架检测技术投资仍将持续。 

但这不会一蹴而就。他预测计算机视觉货架检测技术成为主流可能需要三到六年时间。 

Giant Eagle的沃特金斯先生指出，算法可能永远无法完美适配，总会存在某些特殊场景无法正常工作。 

“技术与运营业务流程之间将存在相互取舍。每当进入一个新领域时，总需要不断调整。多接近才算足够好？”他说，“这只是一个迭代的过程。”

联系伊莎贝尔·布斯凯特，邮箱：[email protected]