AI零售

线下通过智能摄像头分析客流热力与消费行为，优化货架陈列；线上结合用户画像推送商品，无人结算缩短支付时间；全渠道整合数据，预测消费趋势，实现备货、营销的精准化。

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  库存预测智能体

  动态补货决策体，整合 LSTM 神经网络与实时销售数据。通过分析历史销量（时间粒度至小时级）、促销活动（如 “双 11” 峰值数据）和天气预测（精度 ±2℃），可提前 72 小时预测缺货风险（准确率 92%）。在便利店场景中，使库存周转率提升 23%，滞销品占比从 15% 降至 6%。其联邦学习框架支持跨区域门店数据协同，保护隐私的同时提升模型泛化能力。

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  防损分析智能体

  异常行为识别体，结合计算机视觉与 Transformer 模型。通过多光谱摄像头（可见光 + 热红外）实时监测货架区域，识别异常拿取动作（如遮挡扫码、多次放回），在超市场景中使盗窃报警准确率达 98.6%，误报率下降 41%。其边缘计算架构（如 NVIDIA Jetson AGX Orin）将检测延迟压缩至 80ms，支持本地实时告警。

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  客流分析智能体

  基于 3D 视觉与边缘计算。通过多摄像头协同（支持 8 路 1080P 视频流）构建门店热力图，实时统计进店人数（精度 ±1 人）、停留时长（分位值统计）和动线轨迹（路径覆盖度分析）。在商场场景中，使导购资源利用率提升 40%，VIP 客户识别准确率达 99.3%。其数字孪生模型可模拟促销活动对客流分布的影响。

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  空间效能提升体

  结合强化学习与货架动态建模。通过激光雷达扫描（分辨率 0.5mm）生成货架数字孪生，自动调整商品位置（如黄金视线区占比提升至 30%）、间距（优化至人体工程学最佳值）和组合（关联商品销量提升 25%）。在便利店场景中，使货架空间利用率提升 23%，滞销品周转天数缩短 50%。

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  供应链协同体

  端到端调度体，基于联邦学习与数字孪生。打通供应商（库存数据同步延迟＜1 分钟）、物流（路径优化算法使配送成本降低 15%）和门店（缺货预警准确率 98%）全链路，在生鲜零售中使订单履约周期从 48 小时缩至 12 小时。其区块链模块确保物流数据不可篡改，支持全流程溯源。