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新创公司藉 NVIDIA AI 技术打造日本全家便利商店补货机器人，解决人力短缺与人力资源分配问题
便利商店的补货向来会消耗大量时间与人力，其中流动率高的冷冻柜饮料在炎热的夏天更需要不断的补给上架，对于劳动人力严重短缺的日本而言这样的问题存在已久，根据推估一家热门的便利商店一天需要补给超过千瓶饮料；虽然日本已经借由如留学生、外籍劳动人口、鼓励长青族二度就业设法解决超商人员不足问题，但随着 Covid-19 导致外籍劳动人口下降，问题又再度回到原点；一家设立在东京的新创公司 Telexistence 宣布成为日本便利商店的补货机器人供应商，Telexistence 借由 NVIDIA 的 AI 技术打造出专用于补货的机器人。
Telexistence 预计自今年 8 月起在日本 300 家全家便利商店导入 TX SCARA 补货机器人，预计未来几年陆续扩大导入的店舖数量与更多连锁通路；继日本后， Telexistence 希望下一步锁定同样有零售劳动人口不足的美国市场。
Telexistence 在 2017 年于东京成立，是一家以 AI 技术为根基的新创公司，在此次的补货机器人应用 NVIDIA Jetson 边际 AI 机器人平台作为基础，打造名为 TX SCARA 的补货机器人； TX SCARA 补货机器人是因应超商内狭长的仓储环境所设计的轨道式机器人，借助机器人装载的影像感测器扫描与分辨货架以及饮料，透过 AI 判断哪些饮料存量下降后自货架进行补给，当前的自动补满成功率达 98% 。
▲ TX SCARA 是由多个 AI 模型构成的补货机器人，因应超商环境采用轨道式移动
TX SCARA 具有多个 AI 模型，包括做为辨识饮料类型与安置货架的物体侦测，另外搭配机器人手臂运动的 AI 模型用以精确将饮料安插在货架上，此外还有用于判断异常的模型，以及侦测那些饮料即将售罄；Telexistence 利用专用于边际 AI 的 JetPack SDK 与 NVIDIA TensorRT SDK 为软体，透过预训练的神经网路作为基础，结合人工合成以及已标记的实体环境资料强化模型的训练，透过合成产生各种颜色、纹理与光源，以结合合成处理的超过 8 万张影像训练出此次的模型。
在系统架构是以 NVIDIA DGX Station 进行 AI 模型训练，机器人则由两个不同的 NVIDIA Jetson 嵌入模组构成，以 NVIDIA Jetson AGX Xavier 处理边际 AI 、 Jetson TX2 则用于处理影片串流资料。另一个关键是使用半精度的 FP16 而非单经度的 FP32 浮点数格式，使训练与推论更具效率。
▲万一发生异常也不需超商内的店员放下工作处理，可借由远端操作员以手动方式介入
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