在過去 100 年左右的時間里，實體店中“購物”的概念并沒有太大變化。支付方式隨著時間的推移發生了很大變化，但直到最近，購物體驗基本保持不變——你走進商店，挑選你想要購買的商品，然后走到收銀臺付款。

由于物聯網邊緣的人工智能（也稱為 AIoT），這種體驗即將發生重大變化。這些變化既適用于實體店，也適用于在線（電子商務）購物。但是對于這次討論，我們將堅持實體店。此類購物仍然占所有購物的最大份額，據行業專家稱超過 80%。由于 AIoT 增強的購物體驗，這個數字可能會增長，消費者可以體驗到更快、更安全、更智能的購物體驗。并希望，將被誘使進行更多購買。

AIoT 與機器人技術和自動化的增加使用相結合，為消費者提供更令人滿意的購物體驗。在幕后，零售商正在采用大數據分析、機器學習和區塊鏈來實現這些目標。一個例子是技嘉提供的智能試衣鏡。它讓客戶無需實際試穿即可“試穿”衣服，并且可以將圖像發送給世界任何地方的人們以征求建議。需要注意的是，這種體驗在大流行時代變得至關重要，許多場所都禁止試穿真正意義上的衣服。

要使智能零售取得成功，必須檢查一系列框。這些包括但不限于：

提升客戶體驗

實時分析

易于部署

客戶細分（在被認為“政治正確”的水平

提供實時促銷和折扣的能力

提供交互性的能力

店鋪導航

盡管此類解決方案的潛力巨大，但零售商的負擔必須非常小——零售商顯然不是開發人員或工程師。因此，需要一個直截了當的過程。如今，該技術已被封裝到基于 GPU 的平臺中，例如 Aetina 提供的平臺。

例如，Aetina 基于 NVIDIA Jetson 的邊緣計算平臺有潛力驅動面向零售的 AI 應用程序，從而將功耗保持在最低水平。它可能包括幫助客戶偏好的身份管理、簡化挑選產品的機器人職員以及用于自助結賬的對象檢測。借助該公司基于 NVIDIA Jetson 的 EdgeEye 遠程管理平臺，零售商可以通過可定制的儀表板進行實時監控。

如果需要多個顯示器，那不是問題，因為 Jetson 可以勝任這項任務。事實上，視頻墻現在已成為現實，它使用更高的像素數和計算密集型 GPU。針對該應用，Aetina 提供MDS-DP16H-20 一體機播放器，這是一個完整的軟硬件平臺。由 NVIDIA 獨立 GPU 和 Intel 第 9 代 Coffee Lake 處理器提供支持，最多可驅動 16 臺顯示器。

將所有硬件結合在一起的是 Aetina 的 MView Power 軟件，它支持視頻墻等應用程序。它由先進的 GPU 加速硬件提供支持，支持可編輯的播放器、調度、本地控制和遠程監控，從而產生精彩直觀的內容，易于安裝和編輯。MView Power 可以通過三個快速步驟進行設置：選擇對象、編輯和播放。

審核編輯：郭婷