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1 目標和概述

目前傳統零售行業存在較大的同質性，競爭比較激烈。頭部零售企業開始通過大數據分析對日常經營進行指導，以提高坪效并提升運營效率、降低成本。

在此過程中，傳統大數據主要集中在貨和單，如供應鏈數據、買單數據等，而對關鍵信息（消費者）相關的數據采集、分析仍是空白，無法達到優化分析。目前已有一些方案如Wi-Fi探針、客流計等，但都存在缺陷，如無法獲知用戶畫像（性別、年齡等），無法做到精準營銷/推送、人-貨/人-場/人-單統計分析等。

基于人臉的智慧商超建設變得非常重要，需要建設滿足零售要求的智慧零售產品解決方案。

線下智慧零售的邊緣計算解決方案基于云-邊-端三級架構，通過部署端側攝像機產品線、邊緣側AI網關產品線、云平臺大數據分析系統，從而構建“云邊端”協同的智慧零售整體解決方案。

本解決方案強調以邊緣計算為核心的線下零售場內數據實時采集、處理、分析與聯動。通過構建一系列邊緣算力/算法體系框架，完成了諸如實時客群結 構化分析、實時熱力計算、實時關注度、實時顧客身份比對、實時單體動線軌跡、實時索引等特色化功能服務，為零售提供基于“顧客”維度的信息采集、分析，結合商家本身的運營體系，有效指導商家的日常經營和提升運營效率。

2 解決方案介紹

線下智慧零售的邊緣計算解決方案基于零售行業關注的人-貨-場-單多個維度，對各維度進行詳細的剖解與 分析，將兩兩維度進行組合，形成零售行業多維數據分析的NanoCell模型。如圖1所示。 

圖1 NanoCell模型

整個解決方案基于云-邊-端三級架構，端側完成AI數據的基礎采集；邊緣側實現數據匯聚處理，完成數據的采集、清洗和過濾，并對實時性要求高的業務功能進行本地處理響應；云端應用基于大數據進行長周期的業務統計、分析，配合第三方數據指導運營。如圖2所示。

圖2 解決方案云-邊-端三級架構 

具體產品分為硬件產品包、算法產品包、數據應用產品包等。 

（1） 硬件產品包：由前端攝像機系列和邊緣AI網關/服務器系列產品構成。其中前端產品為商業場景定 制，部署在場內各采集點位，滿足場景化采集需求。邊緣AI網關系列作為邊緣AI計算的基礎載體，部署在場內弱電機房。其中邊緣算力產品線如表1所示。

表1 邊緣算力產品線 

（2） 算法產品包：分為基礎AI算法與業務類算法，實踐中通過對商業零售場景所需要的量化指標進行分析，定制和優化了各維度AI算法引擎，新增了實時客群分析、實時熱力計算、實時關注度、實時索引等商業領域的邊緣側算法、并配合邊緣AI網關進行高性能、高吞吐、高并發、強實時性等本地邊緣側計算，確保數據分析的有效性、實時性和針對性。

（3） 數據應用產品包：在基礎場內AI實時數據分析的基礎上，進行長時的數據統計與查詢類應用，并進行多商戶多分店的賬號、設備等平臺性管理工作。同時可以和三方平臺數據打通，完成更多維度的數據管理與分析。在數據安全方面，依托邊緣計算能力，實現了從前端到平臺的全鏈路安全策略，做到客戶數據不離場。如圖3所示。

圖3 數據應用產品包

3 代表性及推廣價值

基于邊緣計算的智慧零售解決方案，區別于傳統的云平臺方案，在線下門店即可進行邊緣側的AI數據匯聚與處理，實現數據分析的實時性，減少帶寬消耗。同時行業頭部零售客戶對于數據隱私保護有強烈訴求，本解決方案可以在場內邊緣側進行匯聚后直接對接客戶的數據平臺，有效打消客戶的數據隱私疑慮。

基于該方案優勢，在京東零售（連鎖門店類型）、T11（大型購物商超）等頭部客戶開展了試點與應用， 取得客戶好評。其中京東零售于2019年開始在全國數十個大中城市標桿門店試用，2020年業務全線鋪開，依托京東星鏈平臺在全國多省市進行商用落地，推動全國門店的總部集中運營與強管控需求，同時大幅度地節省全國現場巡店成本。T11大型商超自2019年營業以來，基于此方案，日均處理多達上萬個顧客的來店行為，每日采集和分析處理多達百萬級抓拍圖片，進行全時域、全空域的場內數字化重構，形成可量化的顧客行為洞察， 成功建立多達5萬人的高頻消費顧客會員庫，以及多個黑名單人員預警，日常提醒命中率高達98%以上，整體時延2秒鐘以內，為進一步服務好高端客戶、有效防損建立了評判依據。

通過特斯聯線下智慧零售的邊緣計算解決方案，賦能大型商超和連鎖零售門店，實現了門店在集中運營、強效管控、客戶行為洞察、建立客戶畫像等方面的提質增效。通過京東零售、T11大型商超的落地實踐，也使方案具備了可參考和復制性。

摘自《自動化博覽》2021年2月刊