【个性化】京东到家go发布“智能货柜3.0+智能供应链2.0”

    京东到家go发布“智能货柜3.0+智能供应链2.0”

近日，京东到家go对外宣布其智能供应链系统2.0已升级完成。智能供应链2.0可实现补货任务的自动触发、补货指令的自动下达以及补货路线的自动规划，并根据场景内用户的消费习惯大数据，进行商品的选品和迭代，不仅提升了补货效率，为智能货柜的“个性化”商品推荐提供了赋能保障，智能货柜的补货成本率也总体下降了50%，每个点位的单点产出提升了50%。

这是继京东到家go智能货柜发布第三代设备之后，其对供应链进行的再升级。工欲善其事必先利其器，京东到家go先后对其硬件设备、软件系统和供应链进行优化，实为摩拳擦掌，为其接下来的市场推进和新场景入驻打好基础。在货柜和供应链的双重升级下，智能货柜通过大数据和用户画像分析，掌握用户需求、生成个性化推荐的指令，供应链系统高效、精准的履约呈现，让京东到家go通过ai技术实现了商品触达用户全流程智能化。

智能货柜ai赋能大数据加持 每种商品8000多张图片模拟识别

京东到家go是最早提出智能货柜概念并投入研发和使用的无人货架品牌。京东到家go智能货柜3.0通过ai赋能，实现了动态视觉识别和重力感应互相加持的双重互补技术，其中重力感应技术以商品重量为判断标准，设备运用重力传感器，根据每个货道重量变化来识别用户拿取的商品种类，动态识别技术即使用高清摄像头实时抓拍用户从拿取商品到拿离货柜的整个过程，并在商品运动中实时识别商品的种类和用户行为。

通过双重技术的加持，京东到家go智能货柜3.0能最大程度的提升了货柜的使用空间，强化了识别的准确率，增强了选品和补货的能力，从而最终提升了用户购买体验。

京东到家go智能货柜经过了三次技术升级迭代，其中第一代智能货柜以重力感应技术为主，第二代设备以纯视觉柜的形式出现。而第三代则是融和了前两代产品的优势，意在降低选品难度的情况下，更好的控制货损和掌握商品的实际消耗情况，为智能货柜的个性化商品奠定技术基础。

在提升商品识别准确率方面，京东到家go智能货柜3.0对摄像头进行了迭代，在智能货柜中安装更为先进的高清摄像头，以保证能抓拍到更多运动中的高清照片，确保不出现拖影等情况。同时，在捕捉到的图像帧数较少的情况下，通过大数据对商品模型的多维度训练，特别是对每个商品的每个sku进行多维度的反复训练，提升识别的准确率。在数据的模拟训练过程中，京东到家go总共制定了80种拿放规则，每一种商品都将采集8000多张图片，确保模拟出线下的每一种场景和每一种拿放动作及手势，提升单帧图像的准确率和召回率。

通过这一系列的技术升级，设备的商品识别率得到了极大的提升，京东到家go也能实时掌握到智能货柜内商品的消耗情况，在此基础上，通过大数据算法并结合用户画像、消费时段和商品的实际销售情况等三个维度，来为用户的每一次购买行为“打标签”，系统通过对具体点位的用户标签进行大数据分析，最终选定出符合用户喜好的商品推荐给用户，实现“千柜千面”。

智能供应链全面升级2.0版本 补货成本率降50%

为了进一步优化用户体验，京东到家go对智能供应链进行了全面升级。智能供应链的升级，直接带来的好处就是 “降本提产”。

在智能供应链1.0阶段，京东到家go的补货流程包括点位商品消耗的统计、人工判断是否需要补货、人工下达补货指令到仓库、仓库准备商品并匹配补货员以及补货员根据固定的路线随车补货。该阶段供应链智能化主要体现在通过大数据对用户喜好的分析，进行个性化商品的推荐及商品的选品和迭代。

而补货任务触发的自动化，则是系统会自动统计每个点位的商品的消耗情况，在后台对是否需要补货、需要补哪些品种的商品等进行自动判断，并下发相应的指令。补货任务自动匹配补货员即补货指令清单下发后将直接匹配到补货员的接受设备，直接指导补货员进行补货。行车路线的智能规划，指系统会根据实际需要补货点位进行路线优化，以确保补货的及时性。

京东到家go智能供应链2.0通过人工智能和大数据技术的使用，减少了人工操作的环节，提升了补货指令匹配的效率和个性化商品分析推荐的准确度。另一方面，智能供应链2.0一改固定路线、固定班次的补货节奏，实行更为灵活的按需补货，提升每次补货的效率和精准度。

通过这一系列的智能化优化，京东到家go的补货成本率总体下降了50%，单点产出也提升了50%。据京东到家go供应链负责人介绍，补货成本率是成本除以销售额，

“比如以前补货可以卖5件商品，现在补一次货能卖8件商品，即便在单次补货成本没有变化的情况下，供应链的实际成本率是大幅下降的，何况智能供应链2.0还对人工成本和补货频次、路线都进行优化。”

京东到家go总经理江军表示，“人工智能技术和大数据技术落地到京东到家go运营的各个流程环节，充分彰显了技术优势，也为新场景的开拓和进驻奠定了坚实的基础。京东到家go将进一步以技术为核心，探索和优化运营模式，提升运营效率，为用户提供更加优质的个性化商品和近场消费服务。”

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