得益于AI技术的广泛部署,零售行业也迎来又一波变革周期。这项技术转变不仅带来了可观的回报,同时也提升了个性化客户交互、优化了供应链管理并简化了运营流程。那么实际效果如何?效率提升、成本降低、客户满意度大幅优化。这种种令人印象深刻的业务成果,凸显出AI在零售业的巨大潜能,也使得零售业成为面对这项技术时最积极、最热情的产业之一。
为此,经验丰富的零售专家,来自芝加哥的微软全球零售、消费吕及游戏高级战略师Mike Edmonds与我合作,希望从零售业与AI的携手同行经历中提取出宝贵的见解。经过共同努力,我们于2024年6月4日举办了“零售业中的生成式AI:现实生活示例与最佳实践Omaxn”活动,向与会观众展示了他对于生成式AI零售革命的现实认知。出席活动的观众包括美国中西部多位最具影响力的AI商业领袖、企业家、技术专家、数据及分析主管、研究人员以及投资者。
Edmonds解释称,零售业对于生成式AI的加速应用,其内驱力源自技术带来的切实收益——从提高生产力到增加经营收入。Edmonds表示,零售商正迅速从AI技术的概念验证(POC)转向大规模部署,并列举了以下经过验证的案例:
AI科技以客户为中心的方法也让与会观众们砍,这波浪潮代表的不仅仅是技术进步,更将提供能够真正增强购物体验的普适性工具。
Edmonds补充道,许多企业已经切实意识到“还记得曾几何时的热门词「个性化」。过去20年来,零售行业的每个品牌都在讨论个性化。现如今,我们终于拥有了AI助手这项超能力,可以高效生成个性化、微细分的内容,以适当方式与我们的客户随时对话,并为营销人员和销售人员提供规模化的服务交付能力。”
“这也是各大零售商正在推进的尝试。他们直言「我不想再重复之前做过的一切。我想为自己的客户创造出无限个性化、真正量身定制的体验。」”
Edmonds还解释了CarMax如何使用微软Azure OpenAI服务,将几乎无穷无尽的客户评论总结为简洁易读的内容摘要。Edmonds指出,“这种方法不仅有助于增强搜索引擎优化(SEO),还能为潜在买家提供有价值的指引。”
当然,数据隐私与安全对于AI解决方案的部署也至关重要。Edmonds解释了微软如何通过Azure AI服务实现数据安全。他表示,“我当前处理的大多数用例都是将大语言模型建立在私有数据之上。通过将数据保存在安全环境中,同时应用企业级安全措施,公司可以在自信利用AI技术的同时,保持良好的合规性、治理能力与责任管控。”
Edmonds还强调,AI解决方案的实际效果,在很大程度上取决于数据质量及集成方式。他解释称,“AI策略的质量很大程度上由数据质量所决定。将各个来源的数据整合并统一到数据资产当中,是各企业必须采取的关键步骤,只有这样才能充分把握住由生成式AI带来的商业机遇。”
在整个讨论过程中,Edmonds还列举了一系列零售行业中已经落地的传统AI与生成式AI示例,包括:
Edmonds最后总结道,“我们正处于前所未有的技术应用拐点。这是一个激动人心的时刻,每个人都可以参与到旅程中来。”零售业的未来将与AI科技交织在一起,随着企业的不断应用与创新激发出无穷无尽的可能性。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。