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百度PaddlePaddle让消费者吃到更新鲜的食物

文章来源:科技讯 发布时间:2017-12-06 15:18:23 阅读次数:次

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。

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家连锁的优乐国际娱乐民族便利店品牌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”。

百度PaddlePaddle让消费者吃到更新鲜的食物

此次赋能传统便利超市的百度深度学习平台PaddlePaddle在2016年开源,一直被百度内部工程师在产品的研发过程中使用,目前已开发多达20种工业级模型。应用场景包括广告点击率预测、大规模图像分类、光学字符识别、搜索排名、计算机病毒检测、推荐等等。其中,基于平台建立的DNN神经网络――CTR预估模型,此前通常被应用在预测互联网广告点击率上,此次赋能也是该模型首次应用在生鲜便利店/超市等新零售行业领域。

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据百度介绍,Ping++与百度协作使用PaddlePaddle的开源模型对Today过去一年的70个维度的数据、200多项特征点进行深度学习分析,包括商圈、人流、天气、节假日、实际销售量等,从多个维度对这些影响销量的变量进行组合计算,从而预测第二天的销售量,以此判断进货量。传统的操作模式是基于各门店店长经验来判断的进货量,人为个体的经验差异,甚至人员流动都会造成一定的损耗,而此次PaddlePaddle的价值更像是充当了一名经验丰富的店长,并且“思考”的维度更是超过人类的范畴,实验结果显示,有效地避免了人为判断的误差,降低了报损率,减少了浪费。这和此前百度用AI展现的“金牌销售”、“智能客服”有异曲同工之处,经验被机器所学习并广泛地应用。

本次实验中的模型针对Today中10家门店的便当、饭团等保鲜期为一天的商品进行了为期10天的实验。数据显示,参与试验的门店中该类商品的平均净利润提升了近20%,报损率(食物浪费)降低超过30%,正在完善的二期数据模型拟针对百家不同店型的门店同步实测。

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