某一个周五的黄昏你决定做墨西哥鱼肉卷，所以你在下班回家的路上，仓促走进一家当地的超市。只需求几分钟就能够找到香菜，或许，更精确地说，定位到应该放香菜的空货架。然后在只要一名工作人员的收银处排了10分钟的队后，你终究到家了，但发现你忘买了玉米薄馅饼。那么你就只能在周五的晚上吃吃剩菜砂锅了。
数据简直以光速移动，但杂货店却不能。跟着高速互联网的遍及，信息传输速度越来越快，但生意产品所必需的什物买卖的功率有所落后。这种状况行将有所改动。
咱们公司的一名体系工程师Gustavo Martinez说： “许多大公司和小公司正在致力于运用传感器
技能和机器学习来改进购物体会。比方，顾客在很长的付款部队中排队等候，或许发现商铺没有自己想要买的产品，或许觉得这家商铺的东西比别家贵，这些都会让他们感到懊丧。”
你的私家购物助理
机器学习和GPS技能的结合现已能够让零售商在潜在顾客走到商铺邻近时供给个性化的广告。下一步是运用店内传感器（如蓝牙信标）在单个货架上供给超本地化促销。
这些或许会触发智能手机上的自定义告诉——比方给那些会盯着饼干货架长达数分钟之久的顾客们供给香草威化饼的半价优惠。别的，用LCD显现屏替代纸质价格标签能够灵敏的将特价显现在货架上，并跟着不同的顾客走近而改变。
Gustavo说，这些智能显现屏还能够引导顾客逛商铺。他还说：“商铺的app能够规划出最有用的购物道路，让你能够拿到购物单中一切的物品，并且咱们能够让货架内的显现屏在你接近时亮起，以便你找到想要的物品。”
排队结账年代的完结
店内体会最明显的改变之一是自助结账的鼓起。这不只仅是为商铺节约职工本钱。
Gustavo说： “最主要的工作是消除排队结账。至少就我而言，多等10或15分钟是我去商铺最厌烦的工作。”
但是，自助结账并不完善。输入未编码的产品（如散装生果）仍然是一个相对吃力的进程，并且也需求商铺服务员为了协助处理问题和有保质期约束的产品而在销售点之间来回奔驰。
咱们公司的一名体系工程师Aldwin Delcour说：“一些公司正考虑将摄像头集成到自助结账体系中去。这样，体系就能够运用机器视觉来辨认你购买的产品。你不需求再查找一整套菜单了，只需将苹果放到摄像头前，体系就会主动辨认。”
尽管越来越多的自助结账还没有彻底替代排队结账，但排队结账的年代或许行将完结。在处于零售主动化前沿的商铺里，顾客能够在走到自助结账体系旁时扫描手机。然后，摄像头和货架内传感器的结合能够记载并结算顾客购物篮中的物品，然后在他们脱离时主动生成账单。
现在，这需求经过机器学习算法将从或许几十万个商铺的数据流发送到云端上进行处理。
Gustavo说： “很多的数据会被抽走，这会带来巨大的应战。因而，咱们正在研讨如安在商铺中处理这些数据以削减负载。”
Gustavo Martinez (左)和Aldwin Delcour (右)
TI的毫米波传感器能够将高频无线电波反射到物体上，然后精确地辨认物体的形状、巨细和间隔。因而，它能够简化辨认使命，这或许使其答应在咱们专门为低功耗机器学习使用而规划的SitaraTM处理器上进行存储。
高传感商铺永久不会缺货
让顾客在商铺里购物顺利还包含保证他们想要的产品在其应该在的当地。无处不在的传感不只能够让商铺追寻顾客，还能够追寻库存，保证能够当即检测到物品的低库存程度并订购。
Aldwin说：“商铺或许有一个绷簧设备，当你拿一件产品的时分，新的产品就会被往前推。你能够在后面放置一个能够检测物品移动间隔的传感器，然后向中心计算机发送信号，以标明库存缺乏，或许是时分需求订购了。”
一旦下了库存订单，引导顾客逛商铺的技能也能够用来辅导库房周围的拣货员，这样会使得填写订单的进程变得更快、更高效。
未来的周五晚上
杂货店购物的未来或许是这样的：周五的晚上，当地超市的app给你发送墨西哥鱼肉卷的烹饪办法。根据你从前的购物行为，该公司的机器学习算法现已为你建立了你的个人档案——一个在周五晚上享用烹饪的墨西哥美食爱好者，并且它引荐的烹饪办法是完美的。你能够单击将质料添加到数字购物列表中，然后前往商铺。
当你走进商铺门口时，会弹出一个告诉，上面供给所需的一切质料的方位图。当你走近货架时，相关物品下面的标签会亮起，且不会有缺货。
一旦一切的产品都已放入你的购物篮中，你就能够直接走出商铺门口。不会有保安人员追你，相反，你的手时机供给一张收据，告诉你一切的产品都已记在你的帐户上了。
整个进程只需几分钟，然后你就能够拎着全套鱼肉卷质料早早到家。剩余的就看你了。
