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"para aprovechar plenamente las oportunidades de negocio, la industria minorista necesita analizar una gran cantidad de datos, lo que requiere que podamos recopilarlos, guardarlos y acceder a ellos cuando sea necesario. por lo tanto, la industria vertical basada en el modelo grande general base la creación de modelos grandes es particularmente importante ". recientemente, durante la cumbre de tecnología del consumidor de tecnología en la nube de amazon 2024, zhang xiangyang, gerente general de shenpan technology de new hope fresh life group, dijo en una entrevista con medios que incluyen el "daily economic news ".

según zhang xiangyang, en la era de la información y la digitalización, las empresas han estado explorando cómo encontrar soluciones óptimas a los problemas empresariales, lo que suele implicar el apoyo teórico de la investigación de operaciones, la economía cuantitativa y las estadísticas. sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de datos y consideraciones, los métodos tradicionales exponen gradualmente problemas de eficiencia insuficiente y cuellos de botella computacionales. por lo tanto, los métodos informáticos de nueva generación, como el aprendizaje inteligente, han surgido como nuevas formas de resolver problemas complejos del comercio minorista.

en los últimos años, las nuevas tecnologías están provocando cambios en el panorama minorista de consumo: la introducción de la tecnología digital, la inteligencia artificial, especialmente la tecnología de ia generativa, está remodelando gradualmente la relación tradicional de "personas, bienes y lugar", empujando a la industria a ser más desarrollo inteligente, eficiente y humano.

en este contexto, los proveedores de nube representados por amazon cloud technology, incluido volcano engine de bytedance y jd cloud, están promoviendo activamente la aplicación de ia en escenarios minoristas. todos están tratando de digitalizar la industria minorista.

la tecnología en la nube de amazon presenta la industria minorista

el personal técnico de amazon cloud technology dijo a los periodistas que en los métodos matemáticos y basados ​​en reglas tradicionales, cuando aumenta el número de variables, es difícil realizar un ajuste efectivo a través de métodos matemáticos. la tecnología de inteligencia artificial, especialmente la aplicación de modelos grandes, puede manejar más variables y datos, y construir modelos que puedan hacer frente a entornos de datos complejos mediante la extracción automática de características y el ajuste de parámetros del modelo. con el fin de lograr una mayor implementación en escenarios de consumo.

de hecho, el modelo de cooperación entre amazon cloud technology y canpan technology es particularmente típico en la actualidad. la lógica subyacente de la cooperación entre las dos partes es que amazon cloud technology proporciona las capacidades generales subyacentes del modelo grande, mientras que los proveedores de servicios minoristas como canpan technology. construya sobre esta base. cree grandes modelos industriales pertenecientes a escenarios específicos para llamar y respaldar capacidades subyacentes como la programación de líneas, el inventario de almacén, el estado del conductor, el ajuste de la línea y el monitoreo de temperatura involucrados en toda la cadena de suministro y la logística.

durante la entrevista, el periodista se enteró de que la cooperación entre shenpan technology y amazon cloud technology se centra principalmente en las tres áreas centrales de "almacén", "distribución" y "personas". "almacén" enfatiza la rotación del inventario y mejora la eficiencia de la circulación del producto; "distribución" enfatiza las rutas de transporte inteligentes y la entrega rápida "personas" enfatiza la mejora de la eficiencia laboral de los empleados.

estas tres áreas principales de la industria minorista tienen un elemento subyacente unificado: los datos.

zhang xiangyang dijo a los periodistas que en los primeros días de la era de la información, el trabajo de mantenimiento de datos en la industria minorista dependía principalmente del trabajo manual. sin embargo, este método tradicional tiene dos inconvenientes importantes: en primer lugar, es ineficiente y, a menudo, solo puede lograr una gestión posterior al evento; en segundo lugar, la cobertura de datos es limitada y se centra principalmente en los datos comerciales necesarios, como la distribución en el erp (planificación de recursos empresariales) tradicional. datos de capas. con el rápido desarrollo de la tecnología iot, esta situación está cambiando.

zhang xiangyang, director general de shenpan technology. fuente de la foto: foto del reportero interno zhang zitong.

hoy en día, las empresas dependen cada vez menos del mantenimiento manual de datos y utilizan cada vez más dispositivos iot para recopilar datos directamente. no importa en qué vínculo comercial se encuentre, los datos requeridos, como temperatura, número de aperturas de puertas, información de documentos, etc., se pueden recopilar en tiempo real a través de los dispositivos iot correspondientes. esta transformación no sólo mejora en gran medida la eficiencia y precisión de la recopilación de datos, sino que también hace que la cobertura de datos sea más amplia y profunda.

tomando como ejemplo la industria de la logística, el proceso tradicional de inventario y entrega de carga requiere mucha participación humana, pero ahora estos enlaces han sido básicamente sin personal. a través de equipos de video y sensores de iot, el proceso de entrega e inventario de bienes se puede completar automáticamente y los datos se cargan en el sistema en tiempo real, lo que mejora en gran medida la eficiencia y precisión del trabajo.

"la introducción de la tecnología de internet de las cosas nos permite comprender las condiciones reales de cientos de almacenes en todo el país en tiempo real, incluido el funcionamiento y la temperatura de los vehículos en línea. esta es una gran mejora para nosotros, que no solo mejora la eficiencia del trabajo, pero también hace que nuestras decisiones sean más precisas y oportunas", dijo zhang xiangyang.

tomando los productos frescos como ejemplo, zhang xiangyang dijo que para lograr una entrega extremadamente rápida de productos frescos, es necesario disponer de inmediato cableado inteligente, monitoreo de temperatura en tiempo real y alerta temprana, etc. datos en tiempo real y proporcionar un tratamiento oportuno.

pero al mismo tiempo, zhang xiangyang también dijo sin rodeos que las dos partes también enfrentaron algunos desafíos durante el proceso de cooperación. por ejemplo, durante el inventario de un almacén, es necesario instalar cámaras para recopilar datos, pero existe un conflicto entre las especificaciones de cableado eléctrico del almacén y los requisitos de instalación de las cámaras. ante este dilema, las dos partes finalmente encontraron una solución que no sólo cumplía con las regulaciones sino que también mejoraba los negocios a través de una comunicación y negociación total.

los proveedores de nube compiten por escenarios minoristas

a medida que la escala del mercado mundial de la computación en la nube siga creciendo, la transformación digital en los escenarios de consumo minorista se volverá más profunda. proveedores como volcano engine, jd cloud, alibaba cloud y amazon cloud también están promoviendo activamente la aplicación de la ia en escenarios minoristas.

en agosto de este año, volcano engine lanzó una serie de actualizaciones de productos para modelos de pufs y se unió a varias empresas minoristas para establecer la "alianza ecológica de modelos minoristas". zhang wenzhong, fundador de multipoint dmall y fundador de wumart group, dijo sin rodeos en ese momento que la alianza ecológica del modelo grande minorista es una forma para que las empresas minoristas permanezcan juntas en busca de calidez. "debemos adoptar plenamente la ia, no sólo para un futuro mejor, sino para sobrevivir".

tan dai, presidente de volcano engine, dijo anteriormente en una entrevista con un periodista de "daily economic news": "esta vez elegí el comercio minorista porque siento que el comercio minorista cubre suficientes personas y datos, y creemos que aquí se pueden hacer grandes cambios". . , y existen enormes barreras industriales y conocimientos (conocimientos técnicos) para los terminales, que también son dignos de innovación”.

jd cloud se basa en las ventajas de su cadena de suministro tradicional para brindar a los comerciantes una gama completa de soluciones de inteligencia digital en escenarios de consumo minorista.

recientemente, jd cloud propuso diez escenarios industriales principales, incluido el comercio minorista digital inteligente. mediante el lanzamiento de cinco plataformas industriales importantes, incluida la torre de control de la cadena de suministro, la nube de energía y carbono y la plataforma de colaboración de la cadena de suministro automotriz, jd cloud ha consolidado aún más la matriz de productos de la cadena de suministro de inteligencia digital y enriquecido los escenarios de segmentación de la industria de la inteligencia digital. cadena de suministro. en el campo minorista, la transmisión digital en vivo de humanos yunyanxi de jd.com se ha convertido en un punto destacado este año.

obviamente, los principales proveedores de servicios en la nube están tratando de introducir cambios sin precedentes en la industria minorista a través de la inteligencia artificial, el análisis de big data y otros medios. es previsible que el escenario minorista se convierta en otro campo de batalla importante para que los proveedores de servicios en la nube obtengan valor comercial. sin embargo, en esta competencia, no podemos simplemente mirar el nivel avanzado de la base general de modelos grandes. cómo comprender profundamente el proceso comercial minorista y proporcionar soluciones personalizadas que realmente se ajusten a las características de la industria es el verdadero enfoque de esta competencia.

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