百度智能云

欣和旗下有六月鲜、醯官醋、葱伴侣、禾然有机等11个品牌，覆盖酱油、酿造酱、耗油、食醋等多个品类，共上百种SKU（库存量单位），业务遍及全国。在陈列检核、货架盘点、促销管理等线下零售场景中，面对数量庞大的零售终端、种类繁多的SKU，会遇到以下3类急需解决的难题：
1、传统业务人员巡店、清点记录、拍照提交审核的方法会耗费高昂的人力成本，且容易错检漏算，报告失真数据；
2、海量图片数据难以全部审核，人工抽检周期长、准确率低；
3、无法准确获取每个终端的真实陈列情况，及时掌握市场行情。

品览基于百度PaddlePaddle算法框架与AI Studio的平台开发能力，并结合自身的弱监督与细粒度识别算法以及海量的商品图鉴打造出“AI亿览通”，为欣和提供货架批量审核解决方案。将AI亿览通接入欣和的业代和经销商系统后，可支持企业员工后台批量上传图像和AI自动检测功能，企业后台看板还可即时获取商品的货架可见度、货架占有率、陈列达标率以及产品价格指数等分析数据。真实还原货架实况，将复杂数据信息可视化。

该方案深度充分发挥了PaddlePaddle框架的自由度与灵活度，开发了不同的深度学习模型（包括但不限于图像分析、语义分析和机器学习等多种模型）。通过使用AI Studio的GPU 快速建模功能，该方案可实现半小时内自动迭代一版识别模型的功能。再加之AI Studio无缝的一键部署功能，能支持自动生成可部署的服务，方便新的模型自动部署，从而实现整个方案对于新SKU和新包装的快速增加，更好的满足客户的需求。

AI亿览通深度识别模型事例图：

AI亿览通的具体实现过程如下：

第一步：业务员工使用任意拍摄工具拍摄需要检测的货架照片；

第二步：欣和的企业员工将各个零售终端人员的货架照片汇总并上传至品览AI巡店通平台进行批量检测；

第三步：欣和的企业员工可实时获取通过AI商品识别自动计算出的SKU种类、数量、占比，货架层数，陈列是否达标及异常情况；

第四步：AI亿览通最终还会把复杂的货架数据以可视化的图表形式呈现，为欣和的管理层提供一份一目了然的门店KPI详情。