瓦特在發明蒸汽機時,初衷只是想發明個新動力裝置,可結果卻是引發了第一次工業革命,成為人類社會進化和文明進步的關鍵推動力。如今我們已經進入了數字化、智能化社會,但是依然有很多傳統領域和行業,欠缺幫助他們進入到智能時代的高性價比一攬子解決方案。
9月23日,華為在HUAWEICONNECT 2020期間,華為與云化能源科技有限公司聯合發布了加油站AI無感支付解決方案,為智慧算力賦能傳統行業轉型提供了全新的模板。
為什么加油行業智慧化勢在必行?
相信大家都有過開車去加油的經歷,盡管如今的加油站已經基本完成信息化建設,站內的也豎起了各類屏幕,但實際體驗還是有很多改進空間。為了保證消防安全,加油站明令禁止在車內使用手機掃碼支付,如果想手機支付需要專門下車去指定地點。
加油行業在數字化轉型的過程中,由于缺失系統的智慧化解決方案,所以目前僅實現了業務層面的數字化,對消費者的體驗提升并不明顯。不僅車主開車到站時,無法主動得知車主是誰,也沒有利用交易形成數據池,無法支撐用戶服務的優化和提升,更別提利用數據進行個性化服務和營銷了。天然擁有龐大潛在客流的加油站,在當前的模式和體系下,無法實現油品與非油品銷售的數據互促,難以形成互相支撐、互相促進的態勢。
加油行業在燃油業務和緩發展的趨勢下,非油業務要成為主力增長引擎,就必須實現數據的靈活運用,從而形成靈活、個性化的推廣策略,實現千人千面的精準營銷,增加用戶留存率。可以說,加油站要持續發展,必須開足馬力進行技術創新,提升效率,挖掘非油業務盈利點。
全場景AI:加油行業進化有了“新動力”
華為昇騰計算智能邊緣解決方案總監吳浩在現場演講中表示:“華為與云化能源發布的加油站AI無感支付解決方案,為加油支付業務提供了極大的便利。華為Atlas 500智能小站支持-40至70攝氏度環境溫度穩定運行,可方便地部署在像加油站這樣的邊緣AI計算場景中,并提供強大的AI算力和實時視頻分析能力,為邊緣AI應用的穩定、高效運行提供了保障。”
華為聯合云化能源科技共同推出的智慧加油解決方案,實現了真正的“AI無感加油”。用戶只需一次注冊,綁定車牌并開通免密授權,之后再開車進入加油站,系統將自動識別車輛信息,當車輛停靠到油機旁時,屏幕會自動展示車主預設的加油信息,即使油工忙碌,車主也可實現自助提槍加油,無需等待。即加即走,免密支付,大大縮減加油時間,提高效率。
這套系統基于華為Atlas500智能小站進行實現,可對所有入站車輛進行準確采集和分析,對進場車輛的車牌、車標、車型、顏色等特征信息進行識別,并智能化分析,可以把“車輛—車道—油槍”三者準確關聯,從而實現加油、支付的自動化。同時,系統還可以對加油操作本身進行監控,出現油槍操作違規,或者疑似打電話、抽煙等危險行為,都可以分析預警和識別風險。
這種邊緣AI計算場景,需要不間斷的超強算力和易部署易維護特性。華為Atlas 500智能小站具有較小的體積,采用無風扇設計,就能提供超強的AI算力,實現車輛檢測、行人檢測、場景檢測及行為分析等智能計算,具有強計算、易部署、小體積、低功耗、云協同等優點,可幫助傳統業務實現全場景AI。
完善的信息采集和智能分析,不僅能改善加油體驗,還能在營銷等層面實現更多。比如,系統可以對進展車流情況進行統計,可以形成車輛數據熱力分布,預測油站業務的波峰和波谷,從而可以預測排隊時間,并可調整營銷策略,讓業務壓力更為均衡。
同時,該系統的數據是全業務打通的,核心數據可共享,在掌握用戶精確的畫像和行為習慣后,在非油業務上也可以有更多創新,比如利用加油大屏,有針對性地推送符合用戶個性和需求的非油業務產品,實現精準營銷,提高到達率和銷售轉化率,從而實現業務之間的互相促進。
賦能更多傳統行業,推動智慧化社會全面到來
在數字化轉型的大潮中,有很多傳統行業雖然“起個大早”,但至今依然在突破的邊緣掙扎,皆因遭遇了諸多現實難點。比如智慧算力的稀缺和昂貴,智慧解決方案難以覆蓋全場景,和傳統業務結合較難,不易部署,難以協同和管理等。這些現實原因,導致巨大的生產力提升空間被壓抑,市場潛力難以釋放,甚至可能會讓行業錯失轉型良機。
華為打造昇騰生態體系,專為AI普惠應用而生,讓全棧全場景的AI應用有了堅實的算力基礎。華為重視AI技術的普惠性,讓先進技術和解決方案能以企業可以負擔的成本去大規模部署。智慧加油站的實現,采用的是Atlas人工智能計算解決方案,該方案基于華為的昇騰AI生態構建,具備模塊、板卡、小站、服務器、集群等豐富產品形態,是強大、靈活的AI基礎設施,可覆蓋云邊端全場景。
AI在出現之初,純粹只是用“計算機模擬人”的技術流,極少有能產生商業價值的案例,其初始推動者可能遠未料到,AI發展至今,在眾多行業應用落地后,有望成為引發新一輪技術革命的關鍵推動力。AI應用在加油站,賦能智慧加油,讓傳統加油業務重拾增速是例子之一。類似的傳統行業,如金融、醫療、交通、制造等傳統行業,同樣擁有龐大的產業規模基數和亟待推動的智慧化需求,同樣需要AI來獲得新的動能。
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