NVIDIA GPU加速AI全流程，云拿科技打造新一代AI智能便利店

云拿科技（Cloudpick）成立于 2017 年，作为一家智能零售技术提供商，云拿凭借专有的计算机视觉、深度学习、传感器融合和边缘计算技术，为数字化、智能化的无人便利店提供即取即用的购物体验。

云拿与全球知名电子商务公司、传统零售商和支付合作伙伴合作，为线下实体店配备精简、经济、高效的新科技模式，从而为顾客构建“新零售”的购物体验。

智能商店运营面临算力及硬件成本挑战

视觉无人店在商业化的实际运营中面临着巨大的挑战：

一是门店同时支持的购物人数。便利店高峰期人数较多，会产生各种复杂的拥挤、遮挡等情况，对订单推送实时性和识别准确率提出了巨大的挑战。

二是支持的门店面积，有的门店面积较大，需要强大的 GPU 算力支持众多摄像头的实时图像推理，有时候单个 GPU 是不够的，如何利用多 GPU 加速计算并能够自动扩容和资源合理分配。

三是成本，视觉无人店相比于普通门店，增加了较多的服务器和摄像头成本，如何降低硬件的成本，才能在利润比较薄的便利店行业获得广泛应用。

世界领先的食品零售商 Ahold Delhaize（美国）与 Cloudpick 合作，在其办公大楼内设立了数字化商店。但便利店面临着劳动力短缺、劳动力成本高、工作时间长等问题：

• 仓库全天候运营，设立便利店需每天进行 3 班排班，为 200 多名员工提供服务。

• 客户需求快速、经济高效的解决方案，可在不同时段为员工供应饮料、零食和新鲜食品。

NVIDIA高性能GPU为

云拿智能零售提供算力支持

云拿使用 NVIDIA 高性能 GPU（3070 和 Jetson Nano），通过深度学习网络带来高吞吐量、低延迟的视觉对象检测和手势识别，在高精确度的同时，降低计算成本。

云拿设计的深度学习应用程序，使其能够在高计算能力的边缘计算平台上进行货物检测。该视觉系统包含高分辨率成像传感器，采用独特的硬件和软件优化 AI 算法，针对 NVIDIA GPU 进行优化，专为边缘计算机视觉推理而设计。其深度学习模型利用了 NVIDIA 软件优化工具，例如 TensorRT 和 cuDNN 工具包。

通过引入 Cloudpick 自主结账解决方案，并结合 Ahold RBS 支付解决方案，云拿在 6 周内以相对较低的成本为客户搭建了一家 500 平方英尺的智慧商店，相较其他无接触门店解决方案运营成本更低廉，解决了劳动力短缺、劳动力成本高、工作时间长等问题。

NVIDIA助力云拿

快速打造低成本智慧商店

NVIDIA 高性能 GPU（3070 和 Jetson Nano），通过深度学习网络带来高吞吐量、低延迟的视觉物体检测和动作行为识别，为云拿提供经过验证的准确性，同时降低了计算成本。

在前不久的NVIDIA GTC 2021大会上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋带来了一场让业内人士期待已久的主题演讲，作为NVIDIA初创加速计划的一员，云拿的智慧商店解决方案也出现在了演讲前的预热视频及NVIDIA初创加速计划专题视频中。

云拿的智能商店解决方案现已广泛地部署在各个零售领域，包括便利店、礼品店和药店，面积从 500 到 2,000 平方英尺不等。客户使用 APP 进入商店，从视觉传感器跟踪客户取回哪些产品，算法会相应更新虚拟购物篮，到客户离开商店后会自动向其数字账户收费等，整个流程都是自动化的购物体验。

运用最前沿的人工智能技术，来提供智能硬件、SaaS、移动应用、增值服务等全套解决方案，全方位赋能零售行业。到 2021 年，云拿已在全球落地 200 多家门店，包括新加坡、日本、韩国、阿联酋、德国、匈牙利、法国、中国、马来西亚、美国、阿曼、土耳其等。

云拿科技团队正在切实地推动人工智能在全球零售行业的技术应用，并利用零售大脑数据平台为传统零售的数字化推进做出独特的贡献，打造未来零售的新模式。