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AI 和仿真解决方案正在为供应链提供比以往更好的效率和智能，确保零售商不会错过任何一个节拍，并满足客户期望。借助智能视频分析、机器人、自动化和管理，运营变得更加高效，流程吞吐量得到加速，仓库机器人提供端到端可见性，从而提高订单拣货、包装和发货的准确性。
NVIDIA AI 和仿真解决方案正在为供应链带来远超以往的效率。
了解智能商店最重要的 AI 用例。
优化配送中心
NVIDIA Omniverse™是一个协作平台，使企业能够模拟整个仓库，运行多种场景（例如假期需求增加或时间窗口受限）并优化结果。零售商可以利用仓库的数字孪生，在进行重大投资之前发现即使是微小的调整也会对运营产生何种影响。观看此视频了解百事公司如何探索 NVIDIA Omniverse
提高效率和准确性
随着智能视频分析（IVA）提高订单拣货、包装和发货的准确性，从而提高运营效率。读取仓库标签和条形码在快速移动的环境中，标签可以是任何大小、任何角度，甚至是部分遮挡或损坏。
提高预测准确性
需求预测使用多种来源，确保在合适的时间在合适的商店出售合适的产品。沃尔玛训练机器学习算法的速度提高了 20 倍，RAPIDS™开源数据处理和机器学习库。这使沃尔玛能够更高效地将正确的产品送到正确的商店，实时响应购物者趋势，并大规模节省库存成本。
提高仓库效率
仓库和制造中心正在解决产品流程的巨大复杂性，AI 驱动的机器人大型零售商AWS正在使用机器人技术根据优先级和部门卸载和分类商品、检查库存水平、纠正货架位置、确保价格准确性、自动导航和移动物体。
改善配送路线
有几个因素可能会影响交付的最后一英里，包括交通、施工和天气。NVIDIA cuOpt使开发者能够利用更大的数据集和更快的处理速度，通过仓库和道路上的动态重路由、模拟和亚秒级响应时间等新功能来优化最后一英里交付。
我们发现，与在工程设计中使用了 20 多年的 CAD 技术相比，数字孪生的视觉效果和直观性要高得多。
— 百事公司电子商务高级自动化经理 Alpen Patel
零售商需要能够以非常有限的细节了解他们需要在哪些商店存放哪些产品，以确保他们为客户服务，产品在货架上，以便客户可以在需要时获得这些产品。Tesco 才华横溢的供应链团队帮助实施了基于机器学习的新预测算法，能够在 21 天内管理 3000 多家商店和 3000 多万种产品。
— Tesco 数据科学总监 Rob Armstrong
精选
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了解如何构建和执行端到端的 GPU 加速数据科学工作流程，让您可以快速探索和迭代工作，并将工作投入生产。在这个自定进度的实验室中，您将学习如何使用 RAPIDS™ 加速数据科学库，通过各种 GPU 加速算法大规模执行数据分析。
在本实验室中，您将获得将原始视频数据从广泛部署的摄像头传感器实时转换为基于深度学习的见解所需的知识和技能。您将学习如何使用硬件加速组件构建流分析工作流，部署一站式视频 AI 应用程序，以及衡量和提高视频 AI 应用程序的性能。
培养您在 AI、数据科学等领域开展毕生事业所需的技能。NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）提供 AI、加速计算和加速数据科学方面的实操培训。
通过 NVIDIA 开发者计划，联系数百万志同道合的开发者，并访问数百个 GPU 加速容器、模型和 SDK，这些都是使用 NVIDIA 技术成功构建应用所需的工具。
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了解适用于零售业和 CPG 的 AI 硬件和软件。
借助 Omniverse，零售商正在开发物理级准确、支持 AI 的虚拟仿真，这些仿真与现实世界完全同步。这些数字孪生正在转变百事公司等公司，以提高效率和环境可持续性。
借助 Metropolis，可以提高拣货、包装和运输的准确性，从而提高运营效率。它可以在快速移动的环境中提高读取仓库标签和条形码的效率，在这种环境中，标签可能大小不一，角度各异，甚至可能部分遮挡或损坏。
有效的需求预测比人口统计和地点等传统数据需要的更多。借助 RAPIDS，耗时数天的流程只需几分钟，因此可以更轻松、更快速地构建和部署价值生成模型。
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