广告

沃尔玛正在寻找一颗低于1美元的物联网传感器

时间:2017-12-06 作者:Rick Merritt 阅读:
零售商可能是物联网传感器未来的巨型客户,他们门店遍布全球,统一采购的数量相当庞大,但同时他们也是对价格最敏感的一群人……
电子工程专辑 EE Times China -提供有关电子工程及电子设计的最新资讯和科技趋势

沃尔玛(Walmart)数字企业解决方案副总裁克里斯·恩斯林(Chris Enslin)希望物联网传感器的价格降到1美元以下。只要有这样物美价廉的产品,他们公司愿意随便买个几百万颗——每年。
ChrisEnslinWalmartwcap
在采访中,Chris Enslin分享了他对物联网、机器学习等方面的看法。但也许他愿望清单中最有趣的一项就是“一颗物美价廉的传感器”。QxvEETC-电子工程专辑

“纵使以我们的采购规模来算,即贴即用型传感器(Lick-and-stick sensors)目前仍然是非常昂贵的...我们需要一种能感知运动、热量和振动的传感器...最好具备能量采集/回收功能,因为电池通常只有12至18个月寿命...它的价格最好够便宜(I would love to get it for pennies)。” Enslin领导了一个500人的团队,在世界最大的零售商沃尔玛内提供物联网、机器人和人工智能方面服务。QxvEETC-电子工程专辑

“一些零售商采用的传感器在物料清单上成本低于10美元——这在我们的规模上是非常昂贵的,因为我们有近12,000家线下商店。”QxvEETC-电子工程专辑

他补充说,这样的传感器“理论上可以放在你销售的每一件物品上,总有一天,感应一下智能包装上的传感器,就可以在家中再次下单订购同款产品”。QxvEETC-电子工程专辑

为了实现这个科幻小说版的梦想,沃尔玛正在与少数几所大学的研究生一起研究这种传感器。与此同时,他们今年刚刚完成了在美国估计5000家门店中的物联网初步部署。QxvEETC-电子工程专辑

该公司坦诚,目前对物联网的使用“相当不成熟。我们还没有挖掘到端到端平台的潜力,”Enslin说, “我们在冰箱上使用温湿度传感器,在读取条形码时则用到热量、振动、色彩传感器和一些计算机视觉,以便对每个商店进行流分析,以对食品安全进行预测和预防性维护。它取代了此前的日志管理系统。”QxvEETC-电子工程专辑

下一步是将冰箱传感器网络推广到美国以外的门店。同时,它也在研究使用LED灯来管理其传感器应用。QxvEETC-电子工程专辑

“以我们的规模,光是统一换灯泡就是一个巨大的事儿。我们团队的电子工程师(EE)对使用LED作为信标(beacons)很感兴趣,将智能货架与一些计算机视觉相结合,可以为物联网应用创造一个丰富的场所。”QxvEETC-电子工程专辑

零售商探索AI、机器人和无人机

Enslin团队的500人中有80%是计算机科学家、电子工程师或工业工程师。鉴于大规模升级的成本,他们中的许多人在更新传统传感器的工作中,是以升级固件、添加新功能为主,而不是替换传感器硬件。QxvEETC-电子工程专辑

长期以来,沃尔玛希望收集足够的物联网数据来创建其线下商店的数字模型。这些模型可以帮助确定布局商品的最佳方式。QxvEETC-电子工程专辑

零售商已经使用机器学习模式来帮助决定在哪里建立新的商店,或如何改造,或重新安置现有的商店。但是,这些模型只有输入足够数据才能使用,并且只有数据科学家才能解释它们。QxvEETC-电子工程专辑

他说:“如果没有一个心理学家参与项目,我们的数据科学家也很难做,毕竟他们比工程师更能解读人类行为,所以我们都把注意力集中在这个问题上。”QxvEETC-电子工程专辑

在另一次采访中,沃尔玛数据科学家表示,到目前为止,该公司正在做的项目中,只有约10%是深度神经网络的好项目。那是因为目前公司的大部分数据都是关系型的,而不是非结构化的。尽管如此,它确实能够维护GPU服务器库来训练机器学习模型。QxvEETC-电子工程专辑

同时,在沃尔玛的配送中心,公司正在探索将AR / VR、计算机视觉、机器人,甚至无人机相结合的方法。 Enslin说:“计算机视觉正在变得更加强大,与配送中心的无人机相结合,使我们能够检查、监控交通和货物。”QxvEETC-电子工程专辑

具有计算机视觉的机器人“可以进入人类不能的地方,那么我们可以把它采集的数据放入AR / VR模型中,培训这些配送中心服务的技术人员和工程师。”QxvEETC-电子工程专辑

在软件层面,沃尔玛已经部署了数百个聊天机器人,帮助自动化低层次的工作(编按:比如沃尔玛官网和你聊天的客服,其实都是聊天机器人)。他们甚至创建了监视这些聊天机器人的聊天机器人(好绕口……)。QxvEETC-电子工程专辑

在沃尔玛的许多任务中,软件程序专注事务处理作业,这可以让人类采购专家专注于更高层次的工作,例如寻找新的资源并与他们签订更好的合同。QxvEETC-电子工程专辑

编译:Luffy LiuQxvEETC-电子工程专辑

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载QxvEETC-电子工程专辑

EETC wechat barcode


关注最前沿的电子设计资讯,请关注“电子工程专辑微信公众号”。
QxvEETC-电子工程专辑

QxvEETC-电子工程专辑

电子工程专辑 EE Times China -提供有关电子工程及电子设计的最新资讯和科技趋势
本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
Rick Merritt
EE Times硅谷采访中心主任。Rick的工作地点位于圣何塞,他为EE Times撰写有关电子行业和工程专业的新闻和分析。 他关注Android,物联网,无线/网络和医疗设计行业。 他于1992年加入EE Times,担任香港记者,并担任EE Times和OEM Magazine的主编。
您可能感兴趣的文章
  • 半导体厂商做不到这四点,就别混中国智能汽车生态圈了 随着“智能驾驶”甚至“自动驾驶”由噱头、加分点逐步变为标配,对于全球各大车厂、Tier1/2厂商以及更上游的汽车半导体供应商来说,该如何协力保证新车设计脱颖而出、获得广大消费者青睐呢?
  • ADAS向自动驾驶发展是汽车大趋势 ADAS正越来越精密和广泛,并通过定义的自动水平向全自动驾驶的“终极目标”迈进。这股汽车大趋势正在不断累积动能,刺激汽车产业和消费者发展出不同的看法和观点,而消费者肯定将深受这波汽车发展趋势所影响。
  • 利用深度学习和计算机视觉分析脸部表情 深度学习技术对于降低计算机视觉识别和分类的错误率展现出巨大的优势。在嵌入式系统中实施深度神经网络有助于机器透过视觉解读脸部表情,并达到类似人类的准确度。
  • 自动驾驶成功的关键是什么?——深度解析“传感器融合” 自动驾驶汽车需要有能探测所处环境的传感器,此外还需要有专门的子系统来控制传感器以及处理传感器收集到的数据。这些传感器可以是摄像头,收集图形数据;可以是雷达,通过无线电波探测物体,也可以是利用激光光波的激光雷达,还可以是超声波传感器,等等。
  • 降低系统级风险,确保连网汽车安全 随着业界朝向智能车辆控制的方向迈进,人类的生命正交由传感器、MCU和算法来掌控。因此,转向先进驾驶辅助系统的下一步,必须谨慎考虑隐藏的系统级风险以及由此导致的安全隐患…
  • Xilinx为视觉导向机器学习应用推出reVISION堆栈 全新的reVISION堆栈能够支持更广泛的没有或者很少硬件设计专业知识的嵌入式软件和系统工程师,使其也可以使用赛灵思技术更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。
相关推荐
    广告
    近期热点
    广告
    广告
    广告
    可能感兴趣的话题
    广告