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    百度PaddlePaddle 让消费者吃到更新鲜的食物

  • (原标题:百度PaddlePaddle 让消费者吃到更新鲜的食物)

    中新网12月6日电 有人深夜去买盒便当却发现货价空空如也,而有的便利店却正在发愁当天的饭团还剩下很多……未来这些尴尬的事儿会更少地发生,因为今天的AI可以帮助便利店、超市预测未来一段时间的销售量,从而更加精准地控制商品进货量,不但有效地提升了消费者的购买质量,更加避免了食品的大量浪费。

    百度PaddlePaddle 让消费者吃到更新鲜的食物

    近日,联合国全球契约组织(UNGC)与百度共同发起“鲜食代 零浪费”的食品价值链可持续发展行动倡议计划,全国拥有近300家连锁的中国民族便利店品牌Today首个加入倡议,并已通过百度开源深度学习平台PaddlePaddle完成了一次生产和服务模式的升级,打造了AI赋能新零售行业的首个“样板间”。

    此次賦能傳統便利超市的百度深度學習平台PaddlePaddle在2016年開源,一直被百度內部工程師在産品的研發過程中使用,目前已開發多達20種工業級模型。應用場景包括廣告點擊率預測、大規模圖像分類、光學字符識別、搜索排名、計算機病毒檢測、推薦等等。其中,基于平台建立的DNN神經網絡——CTR預估模型,此前通常被應用在預測互聯網廣告點擊率上,此次賦能也是該模型首次應用在生鮮便利店/超市等新零售行業領域。

    百度PaddlePaddle 让消费者吃到更新鲜的食物

    據百度介紹,Ping++與百度協作使用PaddlePaddle的開源模型對Today過去一年的70個維度的數據、200多項特征點進行深度學習分析,包括商圈、人流、天氣、節假日、實際銷售量等,從多個維度對這些影響銷量的變量進行組合計算,從而預測第二天的銷售量,以此判斷進貨量。傳統的操作模式是基于各門店店長經驗來判斷的進貨量,人爲個體的經驗差異,甚至人員流動都會造成一定的損耗,而此次PaddlePaddle的價值更像是充當了一名經驗豐富的店長,並且“思考”的維度更是超過人類的範疇,實驗結果顯示,有效地避免了人爲判斷的誤差,降低了報損率,減少了浪費。這和此前百度用AI展現的“金牌銷售”、“智能客服”有異曲同工之處,經驗被機器所學習並廣泛地應用。

    本次實驗中的模型針對Today中10家門店的便當、飯團等保鮮期爲一天的商品進行了爲期10天的實驗。數據顯示,參與試驗的門店中該類商品的平均淨利潤提升了近20%,報損率(食物浪費)降低超過30%,正在完善的二期數據模型擬針對百家不同店型的門店同步實測。

    這一模型大規模投入使用之後,對便利超市産品供應的改善顯而易見。以往消費者總擔心買不到最新鮮的食物,或者買到了臨期的,現在這些問題都將被百度PaddlePaddle在零售業的應用所改善,保證消費者買到更新鮮的生鮮食品。

    企業或者商家自身具有深度學習技術能力的或者擁有自己的技術服務商的,都可以通過使用百度開源的深度學習平台PaddlePaddle來重構自己的業務,如果是大規模或者連鎖企業和商家,其帶來的效果將會是指數級的改善。PaddlePaddle也是百度針對中國的AI環境所搭建的,簡單易用,相對于偏重學術研究的Tensorflow更具有工業級應用的價值,並提供全中文的技術文檔。未來隨著更多合作夥伴的加入,AI亦將更快、更廣泛地在消費者的日常生活中落地,AI距離我們其實並不遙遠,此刻正在發生。

    (原标题:百度PaddlePaddle 让消费者吃到更新鲜的食物)

     本文來源:中國新聞網責任編輯:王曉易_NE0011

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