Intel VCaaS
نظام الدفع بالرؤية الحاسوبية · Kenpath كشريك تقني
كان دفع ثمن الفواكه والخضروات في متاجر التجزئة يستغرق في المتوسط 35-40 دقيقة لكل عميل. كان أمناء الصناديق يحددون كل صنف يدوياً، مما تسبب في طوابير طويلة وتكاليف عمالة مرتفعة. احتاجت Intel إلى نظام دفع بالرؤية الحاسوبية جاهز للإنتاج وقابل للنشر على أجهزة الحافة كقلب لعرض SaaS للتجزئة قابل للتوسع.
أبطأ ممر في متجر التجزئة
كان دفع ثمن المنتجات الطازجة هو الاختناق الأكثر إيلاماً في التجزئة — كان يجب تحديد كل صنف يدوياً من قبل أمناء الصناديق، ولا توجد رموز شريطية للمسح. لم يكن هذا مجرد إزعاج؛ بل كان يتسبب في تكاليف حقيقية في العمالة وتخلي العملاء عن الطوابير وعدم رضاهم. احتاجت Intel إلى نظام يعمل في الوقت الفعلي على أجهزة محدودة داخل المتجر، وليس نموذجاً أولياً يعتمد على السحابة.
رؤية حاسوبية تعمل على الحافة
بنينا نظام رؤية حاسوبية منشور على الحافة يتعرف على المنتجات الطازجة في الوقت الفعلي، متكامل مع التسعير الحي للدفع التلقائي السلس — دون الحاجة لتحديد أمين الصندوق. خط أنابيب ML-Ops قابل للتوسع مع إعادة تدريب تلقائية للنماذج على أجهزة الحافة، بالإضافة إلى طبقة مراقبة OpenTelemetry، تمنح المديرين تحليلات تشغيلية آنية. عملنا بشكل وثيق مع Intel لتطوير إطار عمل Edge AI مشترك، وضبط نماذج الرؤية للتعرف على المنتجات الطازجة، وتحقيق استدلال في الوقت الفعلي على أجهزة تجزئة محدودة.
النتيجة
حلّ مشكلة لم تُحل لفترة طويلة في التجزئة — مما قلّص وقت الدفع بشكل كبير وقدّم أفضل تجربة دفع في فئة الفواكه والخضروات.
تم نشر النظام بنجاح باستخدام Edge AI و ML-Ops المتقدمة ومراقبة القياس عن بُعد في الوقت الفعلي — كل ذلك يعمل على بنية تحتية محدودة داخل المتجر.
“جاؤوا بسمعة كونهم جزءاً من الفريق الأساسي المسؤول عن تطوير ونشر عروض India Stack المتنوعة على نطاق سكاني. أكدوا خبرتهم من خلال تطوير بنية سحابية صحيحة من المرة الأولى لاستخدامها كجزء من عرض SaaS الخاص بنا. كانوا شركاء ومستشارين قيّمين في مجموعة من المجالات التقنية الأخرى بما فيها الذكاء الاصطناعي.”
Raghavendra Bhat
مهندس رئيسي·Intel