零售商可能是物聯(lián)網(wǎng)傳感器未來的巨型客戶，他們門店遍布全球，統(tǒng)一采購的數(shù)量相當龐大，但同時他們也是對價格最敏感的一群人。

　　沃爾瑪(Walmart)數(shù)字企業(yè)解決方案副總裁克里斯·恩斯林(Chris Enslin)希望物聯(lián)網(wǎng)傳感器的價格降到1美元以下。只要有這樣物美價廉的產(chǎn)品，他們公司愿意隨便買個幾百萬顆——每年。

　　在采訪中，Chris Enslin分享了他對物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等方面的看法。但也許他愿望清單中最有趣的一項就是“一顆物美價廉的傳感器”。

　　“縱使以我們的采購規(guī)模來算，即貼即用型傳感器(Lick-and-stick sensors)目前仍然是非常昂貴的...我們需要一種能感知運動、熱量和振動的傳感器...最好具備能量采集/回收功能，因為電池通常只有12至18個月壽命...它的價格最好夠便宜(I would love to get it for pennies)。” Enslin領(lǐng)導了一個500人的團隊，在世界最大的零售商沃爾瑪內(nèi)提供物聯(lián)網(wǎng)、機器人和人工智能方面服務。

　　“一些零售商采用的傳感器在物料清單上成本低于10美元——這在我們的規(guī)模上是非常昂貴的，因為我們有近12,000家線下商店。”

　　他補充說，這樣的傳感器“理論上可以放在你銷售的每一件物品上，總有一天，感應一下智能包裝上的傳感器，就可以在家中再次下單訂購同款產(chǎn)品”。

　　為了實現(xiàn)這個科幻小說版的夢想，沃爾瑪正在與少數(shù)幾所大學的研究生一起研究這種傳感器。與此同時，他們今年剛剛完成了在美國估計5000家門店中的物聯(lián)網(wǎng)初步部署。

　　該公司坦誠，目前對物聯(lián)網(wǎng)的使用“相當不成熟。我們還沒有挖掘到端到端平臺的潛力，”Enslin說， “我們在冰箱上使用溫濕度傳感器，在讀取條形碼時則用到熱量、振動、色彩傳感器和一些計算機視覺，以便對每個商店進行流分析，以對食品安全進行預測和預防性維護。它取代了此前的日志管理系統(tǒng)。”

　　下一步是將冰箱傳感器網(wǎng)絡推廣到美國以外的門店。同時，它也在研究使用LED燈來管理其傳感器應用。

　　“以我們的規(guī)模，光是統(tǒng)一換燈泡就是一個巨大的事兒。我們團隊的電子工程師(EE)對使用LED作為信標(beacons)很感興趣，將智能貨架與一些計算機視覺相結(jié)合，可以為物聯(lián)網(wǎng)應用創(chuàng)造一個豐富的場所。”

　　零售商探索AI、機器人和無人機

　　Enslin團隊的500人中有80%是計算機科學家、電子工程師或工業(yè)工程師。鑒于大規(guī)模升級的成本，他們中的許多人在更新傳統(tǒng)傳感器的工作中，是以升級固件、添加新功能為主，而不是替換傳感器硬件。

　　長期以來，沃爾瑪希望收集足夠的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來創(chuàng)建其線下商店的數(shù)字模型。這些模型可以幫助確定布局商品的最佳方式。

　　零售商已經(jīng)使用機器學習模式來幫助決定在哪里建立新的商店，或如何改造，或重新安置現(xiàn)有的商店。但是，這些模型只有輸入足夠數(shù)據(jù)才能使用，并且只有數(shù)據(jù)科學家才能解釋它們。

　　他說：“如果沒有一個心理學家參與項目，我們的數(shù)據(jù)科學家也很難做，畢竟他們比工程師更能解讀人類行為，所以我們都把注意力集中在這個問題上。”

　　在另一次采訪中，沃爾瑪數(shù)據(jù)科學家表示，到目前為止，該公司正在做的項目中，只有約10%是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的好項目。那是因為目前公司的大部分數(shù)據(jù)都是關(guān)系型的，而不是非結(jié)構(gòu)化的。

　　盡管如此，它確實能夠維護GPU服務器庫來訓練機器學習模型。

　　同時，在沃爾瑪?shù)呐渌椭行?，公司正在探索將AR / VR、計算機視覺、機器人，甚至無人機相結(jié)合的方法。 Enslin說：“計算機視覺正在變得更加強大，與配送中心的無人機相結(jié)合，使我們能夠檢查、監(jiān)控交通和貨物。”

　　具有計算機視覺的機器人“可以進入人類不能的地方，那么我們可以把它采集的數(shù)據(jù)放入AR / VR模型中，培訓這些配送中心服務的技術(shù)人員和工程師。”

　　在軟件層面，沃爾瑪已經(jīng)部署了數(shù)百個聊天機器人，幫助自動化低層次的工作(編按：比如沃爾瑪官網(wǎng)和你聊天的客服，其實都是聊天機器人)。他們甚至創(chuàng)建了監(jiān)視這些聊天機器人的聊天機器人(好繞口……)。

　　在沃爾瑪?shù)脑S多任務中，軟件程序?qū)Ｗ⑹聞仗幚碜鳂I(yè)，這可以讓人類采購專家專注于更高層次的工作，例如尋找新的資源并與他們簽訂更好的合同。