美國大型連鎖超市沃爾瑪（Walmart）數(shù)字企業(yè)解決方案副總裁Chris Enslin希望物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器的價格能降到1美元以下。只要有這樣物美價廉的產(chǎn)品，他們公司愿意隨便每年買個幾百萬顆。
在采訪中，Chris Enslin分享了他對物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等方面的看法。但也許在他的愿望清單中最有趣的一項就是“物美價廉的傳感器”。
“縱使以我們的采購規(guī)模來算，隨貼即用型（lick-and-stick）傳感器目前仍然非常昂貴…我們需要一種能感知運動、熱量和振動的傳感器…最好具備能量收集/回收功能，因為電池通常只有12至18個月的壽命…它的價格最好夠便宜（只要幾美分…）?！?Enslin領導了一個500人的團隊，為沃爾瑪（Walmart）提供物聯(lián)網(wǎng)、機器人和人工智能（AI）服務。
“一些零售商采用的傳感器物料成本（BoM）只能做到低于10美元——這以我們現(xiàn)有的規(guī)模來看是非常昂貴的，因為我們有近12000家實體商店。”
他補充說，這樣的傳感器“理論上可以放在你所銷售的每一件物品上…總有一天，等到價格夠低，這一類智能包裝上的傳感器將有助于消費者在家中再次下單訂購同款產(chǎn)品?！?br />
為了實現(xiàn)這個科幻小說版的夢想，沃爾瑪（Walmart）正與少數(shù)幾所大學的研究生一起研究這種傳感器。同時，他們今年剛剛完成了在美國約5000家門店中的物聯(lián)網(wǎng)初步部署。
該公司坦誠，目前在物聯(lián)網(wǎng)的使用上“相當不成熟。我們還沒有觸及端到端平臺的潛力，”Enslin說，“我們在冰箱上使用溫濕度傳感器，在讀取條碼時則用到熱量、振動、色彩傳感器和一些計算機視覺，以便對每個商店進行流量分析，以及對食品安全進行預測和預防性維護。它取代了此前的記錄管理系統(tǒng)。”
下一步是將冰箱傳感器網(wǎng)絡推廣到美國以外的商店。同時，它也在研究使用LED燈來管理其傳感器應用。
“以我們的規(guī)模來看，光是統(tǒng)一換燈泡就是一個巨大的事兒。我們團隊的電子工程師（EE）對于使用LED作為信標（beacons）很感興趣，將智能貨架與一些計算機視覺相結(jié)合，可以為物聯(lián)網(wǎng)應用創(chuàng)造一個豐富的場所?！?br />
探索AI、機器人和無人機
Enslin團隊的500人中有80%是計算機科學家、電子工程師或工業(yè)工程師。鑒于大規(guī)模升級的成本，他們之中有許多人正致力于更新傳統(tǒng)傳感器的固件，以便添加新功能，而不是替換傳感器硬件。
長期以來，沃爾瑪（Walmart）希望收集足夠的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，為其實體商店建立數(shù)字模型。這些模型可以助確定布局商品的最佳方式。
該零售商已經(jīng)使用機器學習模式來協(xié)助決定在哪里建立新的商店、如何重新裝潢或重新配置現(xiàn)有商店。但是，這些數(shù)字模型只有輸入足夠數(shù)據(jù)才能使用，而且只有數(shù)據(jù)科學家才能解讀。
他說：“如果沒有一個心理學家參與專案，我們的數(shù)據(jù)科學家也很難做，畢竟他們比工程師更能解讀人類行為，所以我們都把注意力集中在這個問題上?！?br />
在另一次采訪中，沃爾瑪（Walmart）的一位數(shù)據(jù)科學家表示，到目前為止，該公司正在進行的計劃中，只有約10%是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的理想計劃。那是因為目前公司的數(shù)據(jù)大部份都是關聯(lián)式的，而不是非結(jié)構(gòu)化的。盡管如此，它確實能夠維護GPU服務器庫來訓練機器學習模型。
同時，在沃爾瑪（Walmart）的配送中心，該公司正在探索將AR/VR、計算機視覺、機器人，甚至無人機相結(jié)合的方法。Enslin說：“計算機視覺正變得更加強大，與配送中心的無人機相結(jié)合，使我們能夠檢查、監(jiān)控交通和貨物?！?br />
具有計算機視覺的機器人“可以進入人類不及之處，那么我們可以把它采集的數(shù)據(jù)放入AR/VR模型中，培訓這些配送中心服務的技術(shù)人員和工程師?！?br />
在軟件層面，沃爾瑪（Walmart）已經(jīng)部署了數(shù)百個聊天機器人，協(xié)助自動化底層的工作（編按：如Walmart官網(wǎng)和你聊天的客服人員，其實都是聊天機器人）。他們甚至創(chuàng)建了監(jiān)視這些聊天機器人的聊天機器人。
在他們的許多任務中，軟件程序?qū)Ｗ⒔灰滋幚碜鳂I(yè)，這可以讓人類采購專家專注于更高層次的工作，例如尋找新的資源并與他們簽訂更好的合同。
在采訪中，Chris Enslin分享了他對物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等方面的看法。但也許在他的愿望清單中最有趣的一項就是“物美價廉的傳感器”。
“縱使以我們的采購規(guī)模來算，隨貼即用型（lick-and-stick）傳感器目前仍然非常昂貴…我們需要一種能感知運動、熱量和振動的傳感器…最好具備能量收集/回收功能，因為電池通常只有12至18個月的壽命…它的價格最好夠便宜（只要幾美分…）?！?Enslin領導了一個500人的團隊，為沃爾瑪（Walmart）提供物聯(lián)網(wǎng)、機器人和人工智能（AI）服務。
“一些零售商采用的傳感器物料成本（BoM）只能做到低于10美元——這以我們現(xiàn)有的規(guī)模來看是非常昂貴的，因為我們有近12000家實體商店。”
他補充說，這樣的傳感器“理論上可以放在你所銷售的每一件物品上…總有一天，等到價格夠低，這一類智能包裝上的傳感器將有助于消費者在家中再次下單訂購同款產(chǎn)品?！?br />
為了實現(xiàn)這個科幻小說版的夢想，沃爾瑪（Walmart）正與少數(shù)幾所大學的研究生一起研究這種傳感器。同時，他們今年剛剛完成了在美國約5000家門店中的物聯(lián)網(wǎng)初步部署。
該公司坦誠，目前在物聯(lián)網(wǎng)的使用上“相當不成熟。我們還沒有觸及端到端平臺的潛力，”Enslin說，“我們在冰箱上使用溫濕度傳感器，在讀取條碼時則用到熱量、振動、色彩傳感器和一些計算機視覺，以便對每個商店進行流量分析，以及對食品安全進行預測和預防性維護。它取代了此前的記錄管理系統(tǒng)。”
下一步是將冰箱傳感器網(wǎng)絡推廣到美國以外的商店。同時，它也在研究使用LED燈來管理其傳感器應用。
“以我們的規(guī)模來看，光是統(tǒng)一換燈泡就是一個巨大的事兒。我們團隊的電子工程師（EE）對于使用LED作為信標（beacons）很感興趣，將智能貨架與一些計算機視覺相結(jié)合，可以為物聯(lián)網(wǎng)應用創(chuàng)造一個豐富的場所?！?br />
探索AI、機器人和無人機
Enslin團隊的500人中有80%是計算機科學家、電子工程師或工業(yè)工程師。鑒于大規(guī)模升級的成本，他們之中有許多人正致力于更新傳統(tǒng)傳感器的固件，以便添加新功能，而不是替換傳感器硬件。
長期以來，沃爾瑪（Walmart）希望收集足夠的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，為其實體商店建立數(shù)字模型。這些模型可以助確定布局商品的最佳方式。
該零售商已經(jīng)使用機器學習模式來協(xié)助決定在哪里建立新的商店、如何重新裝潢或重新配置現(xiàn)有商店。但是，這些數(shù)字模型只有輸入足夠數(shù)據(jù)才能使用，而且只有數(shù)據(jù)科學家才能解讀。
他說：“如果沒有一個心理學家參與專案，我們的數(shù)據(jù)科學家也很難做，畢竟他們比工程師更能解讀人類行為，所以我們都把注意力集中在這個問題上?！?br />
在另一次采訪中，沃爾瑪（Walmart）的一位數(shù)據(jù)科學家表示，到目前為止，該公司正在進行的計劃中，只有約10%是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的理想計劃。那是因為目前公司的數(shù)據(jù)大部份都是關聯(lián)式的，而不是非結(jié)構(gòu)化的。盡管如此，它確實能夠維護GPU服務器庫來訓練機器學習模型。
同時，在沃爾瑪（Walmart）的配送中心，該公司正在探索將AR/VR、計算機視覺、機器人，甚至無人機相結(jié)合的方法。Enslin說：“計算機視覺正變得更加強大，與配送中心的無人機相結(jié)合，使我們能夠檢查、監(jiān)控交通和貨物?！?br />
具有計算機視覺的機器人“可以進入人類不及之處，那么我們可以把它采集的數(shù)據(jù)放入AR/VR模型中，培訓這些配送中心服務的技術(shù)人員和工程師?！?br />
在軟件層面，沃爾瑪（Walmart）已經(jīng)部署了數(shù)百個聊天機器人，協(xié)助自動化底層的工作（編按：如Walmart官網(wǎng)和你聊天的客服人員，其實都是聊天機器人）。他們甚至創(chuàng)建了監(jiān)視這些聊天機器人的聊天機器人。
在他們的許多任務中，軟件程序?qū)Ｗ⒔灰滋幚碜鳂I(yè)，這可以讓人類采購專家專注于更高層次的工作，例如尋找新的資源并與他們簽訂更好的合同。
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