5 ключевых соображений при выборе встраиваемой системы искусственного интеллекта Edge для умной розничной торговли

Хотя появление пандемии COVID-19, несомненно, повлияло на покупательское поведение потребителей, оно также ускорило тенденции в розничной торговле до Covid. Такие тенденции, как бесконтактные платежи и нетрадиционные покупки, возникли не в результате пандемии; однако ожидается, что их использование увеличится.

Выйдя из пандемии, у обычных розничных продавцов нет иного выбора, кроме как отреагировать и модернизировать свои розничные стратегии или продолжить работу в условиях прекращения закрытия магазинов до начала ковида. Эта тенденция дает возможность компаниям-разработчикам программного обеспечения и другим поставщикам интеллектуальных решений для розничной торговли, стремящимся помочь розничным торговцам. Многообещающие стартапы в области программного обеспечения, такие как Trigo или Tiliter, и даже отраслевой гигант Amazon, обеспечивают беспроблемный процесс покупок в розничной торговле с помощью компьютерного зрения, но за этими алгоритмами стоит оборудование, которое делает все возможным.

Следуйте за нами, когда мы рассмотрим ключевые моменты при выборе идеальной встроенной системы Edge AI для интеллектуальной розничной торговли.

1. Тип процессора для ИИ на границе

Искусственный интеллект лежит в основе всех видов возможностей, включая, помимо прочего, обнаружение объектов, биометрию, компьютерное зрение и многое другое. И хотя можно написать технический документ, в котором обсуждаются плюсы и минусы каждого типа процессоров, мы кратко рассмотрим два основных типа процессоров, обычно продаваемых ведущими производителями встраиваемых систем:

ЦП

Центральный процессор (ЦП) обычно используется в большинстве электронных устройств и представляет собой многоцелевой процессор, способный выполнять сложные арифметические, логические, управляющие операции и операции ввода / вывода. Однако по сравнению с графическими процессорами (ПЛИС) архитектура ЦП оптимизирована для последовательной последовательной обработки за счет ограниченного числа доступных ядер, определяемых производительностью.

При выполнении таких задач, как компьютерное зрение, большие объемы данных должны обрабатываться параллельно для анализа цветов, узоров, форм и т. Д. Объем данных может быть огромным, особенно при рассмотрении нескольких одновременных источников видеопотоков с высоким разрешением. По этой причине графические процессоры и FPGA потенциально могут быть более мощными, чем процессоры.

GPU

Графические процессоры (GPU) возникли из-за требований к высокоскоростной визуализации графики. Позже было обнаружено, что нейронные сети с глубоким обучением можно обучать с помощью графических процессоров NVIDIA, что привело к значительному увеличению производительности. Причина в том, что графические процессоры спроектированы с большим количеством параллельных ядер, обеспечивающих параллельные вычисления для обучения нейронной сети и вывода ИИ.

Ограничения для графических процессоров включают в себя высокое энергопотребление (хотя SoM NVIDIA Jetson предназначены для смягчения этой проблемы), и хотя производительность, как правило, лучше, чем у процессоров, они могут не обеспечивать такой же производительности, как процессоры ASIC для конкретных приложений, но где они компенсируется поддержкой надежных пакетов SDK и платформ.

2. Тепловой

Вероятно, одно из наименее упоминаемых соображений - это тепловые характеристики. Идея состоит в том, что когда внутренняя температура системы поднимается до определенного уровня, процессор будет дросселировать и снижать производительность. Если в корпусе есть вентилятор, возникающий при раскручивании вентилятор шум может быть заметным и не идеальным в определенных ситуациях.

Хотя на первый взгляд сложно представить себе тепловые характеристики, компании часто тестируют и сравнивают конкурирующие системы.

3. Расширенные порты ввода-вывода

Определение порта ввода-вывода и требуемого количества может показаться тривиальным, но это еще один ключевой момент при выборе встраиваемой системы Edge AI. Но прежде чем принять быстрое решение, мы должны сначала рассмотреть приложение и размер среды. Требования к круглосуточному магазину будут отличаться от требований гипермаркета и супермаркета. Количество требуемых портов будет расти вместе с размером торговой площади, и поэтому встроенная система должна будет поддерживать необходимое количество датчиков и еще несколько, если вы хотите обеспечить будущее решение.

Что касается конкретного требуемого порта ввода-вывода, по нашему опыту работы в сфере интеллектуальной торговли, большинство камер, как правило, будут IP- или USB-камерами.

4. Брендинг

Встроенная система Edge AI представляет бренд вашей компании и может произвести незабываемое впечатление. Ваш бренд позволяет вам отличаться от конкурентов и формировать повествование о том, что представляет ваш бренд. Независимо от того, находится ли устройство на виду или скрыто за панелью, было бы идеально сочетать цвет и дизайн вашего бренда с цветом и дизайном системы. В конце концов, вы действительно хотите показать стандартные синие или бежевые цвета производителя вместо цветов вашего собственного бренда?

5. Непоколебимая поддержка

Проблемы неизбежно возникнут на протяжении жизненного цикла вашего проекта ИИ, особенно при работе с неизвестным SDK или BSP. Чтобы быстро преодолеть эти препятствия, очень важно иметь знающего партнера, который может предложить своевременную поддержку. Нет ничего более неприятного, чем ждать неделю ответа от партнера и потенциально откладывать проект.

Выбор партнера, имеющего доказанный опыт решения этих технических проблем, может стать решающим фактором между своевременным и отложенным развертыванием. Кроме того, отношения между производителями микросхем и их партнерами различаются в зависимости от уровня партнерства, что влияет на скорость, с которой вы можете ожидать ответа от своего партнера по оборудованию. Например, партнер NVIDIA Elite может решить вашу проблему в течение нескольких дней, тогда как партнер NVIDIA Preferred может занять неделю.

Так как же это работает на практике?

Итак, теперь, когда у нас есть базовое представление о том, что следует учитывать при выборе встраиваемой системы Edge AI, давайте посмотрим, как это работает на практике.

В ситуации, когда торговым пространством целевого покупателя был магазин товаров повседневного спроса, желающий обеспечить беспрепятственный шоппинг с тремя существующими IP-камерами, вы можете рассмотреть систему Edge AI, такую ​​как NX215B от AVerMedia, которая включает модуль NVIDIA® Jetson Xavier ™ NX. Этот многоядерный процессор с высоким уровнем логического вывода поддерживает работу с несколькими датчиками и при этом является энергоэффективным.

Встроенная система включает в себя ряд портов Ethernet (в дополнение к HDMI, USB3.0 и 20-контактному разъему), SSD и Wi-Fi, сохраняя при этом небольшую площадь, идеально подходящую для небольших торговых площадей. И как партнер NVIDIA Elite, их поддержка гарантированно своевременна при любых неудобствах, которые могут возникнуть.

Конечно, если вам нужен яркий неоново-зеленый фирменный цвет, я уверен, что они могут настроить его и для вас.

<час />

Джереми Хуан, старший менеджер по маркетингу AVerMedia, имеет обширный опыт во многих аспектах индустрии IPC, включая встраиваемый периферийный ИИ и защищенные вычисления, за многие годы работы в крупных отраслевых компаниях. Он лично руководил и выполнил запуск ряда отмеченных наградами флагманских продуктов на ключевые мировые рынки