零售业正面临来自各方的压力：利润空间不断收窄，供应链持续充满不确定性，而消费者的期望也在不断提高。与此同时，零售商被要求在实时层面承担更多任务，无论是管理库存、减少损耗，还是提升店内购物体验。
人工智能(AI)被视为应对这些挑战的良方，有望带来更个性化的购物体验，并显著提升门店与仓库的运营效率。然而，AI 并非万能的“一刀切”方案;不同类型的 AI 应用适用于不同的使用场景，对算力的需求也各不相同。
从“云优先”到实时终端智能
长期以来，零售业中的大多数 AI 工作负载都依赖于集中式的云端处理。这意味着来自门店、设备和传感器的数据需传输至远程数据中心进行分析与决策。这种模式虽适用于批量分析和获取长期洞察，但对于需要实时处理的场景而言，往往并非最佳选择。因此，为满足这些应用场景的需求，市场对终端侧处理(on-device processing)的需求正日益增长。
端侧处理(On-device processing)能够以极低延迟实现实时决策、洞察生成和无缝自动化。对于性能直接影响运营和客户体验的零售应用而言，这一点至关重要。其优势远不止于此：端侧处理通过在本地存储数据来增强安全性和隐私保护，并且在无网络连接的情况下也能正常运行。
端侧 AI 的实际应用案例
这一变革正在零售业全面展开。以下是五个受益于端侧 AI 处理技术的典型零售应用：
- 机器人技术：随着芯片和系统设计的进步，机器人技术在零售业的应用变得更加普及。机器人将被部署用于库存管理、货架补货、客户互动、监控以及其他有助于提升门店运营效率与安全性的任务。这些系统必须实时感知动态环境并做出响应，因此端侧处理必不可少;哪怕仅有几毫秒的延迟，也可能影响导航、安全性和可靠性。
- 虚拟礼宾服务：充当虚拟礼宾角色的智能显示屏将成为购物旅程中的关键触点，帮助顾客查找商品、查询库存情况并获取个性化推荐。
- 自助服务与自助结账终端：自助服务终端的功能已超越基础交互，支持即时访问会员账户、订购缺货商品以及呼叫员工协助。在配备 AI 技术的自助结账终端上，系统利用计算机视觉和集成传感器更准确地识别待购商品，使员工能够专注于其他店务，同时保持结账队列顺畅，确保高效服务顾客。
- 数字标牌：与服务于单个购物者的自助终端和虚拟礼宾不同，数字标牌可同时触达大量顾客。它利用 AI 根据实时消费者行为动态优化内容与信息，从而提升店内促销活动的知名度并影响购买决策。
- 配送无人机：随着无人机日益融入零售与物流运营，它们正被用于“最后一公里”配送、库存转运及时间敏感型任务。这些系统依赖端侧 AI 实时处理视觉与传感器数据，从而在动态环境中实现安全导航、避障及可靠运行。
从洞察到执行：生成式与智能体(Agentic)AI 的崛起
随着端侧 AI 能力的不断增强，零售领域涌现出了一批新型生成式及具备智能体(Agentic)特性的应用。生成式 AI 赋予了零售应用理解语境、生成回复以及与员工和顾客进行更自然交互的能力。
智能体能力则进一步提升了应用水平，使其能够采取实际行动：例如协调任务、触发工作流程以及实时进行调整。这意味着应用场景从单纯的“洞察”迈向了“执行”——AI 不再仅仅是呈现信息，而是积极推动门店或仓库内各项业务成果的实现。
芯片设计领域的现代突破正推动着这一演进。凭借高性能、高能效的芯片，零售应用现已能够处理音频、视频和文本等多种类型的数据，并做出快速反应与响应。
尽管新技术层出不穷，但零售业的核心依然以人为本。端侧 AI 并非取代店员，而是通过实现更具响应性、个性化和高效的互动，增强了店员的角色作用。反过来，这些技术进步通过增加收入和降低运营成本，有力地提升了零售商的盈利能力。
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