位于东京的新创公司Telexistence本周宣布将在日本的数百间全家便利商店部署搭载NVIDIA人工智慧（AI）技术的补货机器人。
日本有5.6万间便利商店，密度居全球第三位，其中全家便利商店约有1.6万间。Telexistence推出补货机器人，将饮料补货上架等重复性的工作交由机器人处理，让便利商店的工作人员能够空出宝贵的时间，处理与顾客互动这一类更复杂的任务。
Telexistence透过NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台来运行这些机器人，而便利商店补货只是其中一个例子。Telexistence也在开发AI仓储物流系统，利用机器人来分类和挑选包裹。
Telexistence执行长富冈仁表示：「我们希望把机器人部署到支撑着人类日常生活的产业中。而便利商店正是我们解决这个问题的第一步，庞大绵密的便利商店网络支持着我们的日常生活，在日本更是如此，但这个产业正面临着劳动力短缺的问题。」
Telexistence成立于2017年。由于美国的零售业同样面临人手不足的问题，他们的下一步计划是将补货机器人导入美国的便利商店。全美国有十五万间便利商店，超过半数的消费者表示，他们每个月至少会光顾便利商店一次。
Telexistence的机器人在日本的全家便利商店进行补货
Telexistence于八月开始在日本的300间FamilyMart全家便利商店部署名为「TX SCARA」的补货机器人，计划在未来几年内将这台自主机器人部署到更多全家便利商店门市及其他大型连锁便利商店。
富冈仁表示：「店员花了不少时间在店里的仓库理货补货，而不是在外面和顾客互动。机器人即服务（Robotics-as-a-service）可以让店员有更多时间去与消费者互动。」
TX SCARA补货机器人在固定动线上运行，上面搭载的多台摄影机扫描每个货架，透过AI来找出哪些饮料数量不足并规划补货路径。AI系统自动补满饮料的成功率超过98%。万一发生机器人误判饮料的摆放位置，或是饮料倾倒等极少数的情况，店员也无须放下手上的工作去重新启动运行机器人。Telexistence的远端待命操作员可以使用搭载NVIDIA GPU进行视讯串流的VR系统，切换至手动操作并迅速排除状况。
根据Telexistence估算，一家生意繁忙的便利商店每天要补货超过一千瓶饮料。TX SCARA机器人的云端系统根据机器人在运行过程中补货的商品名称、日期、时间和数量，维护一个产品销售资料库。AI便能按照先前的销售资料，优先考虑哪些商品要先补货。
使用NVIDIA Jetson实现边缘AI
TX SCARA机器人中有多个AI模型。其中物体侦测模型可以辨识店内的饮料类型，判断哪一款饮料要放在哪个货架上。物体侦测模型搭配另一个侦测机器人手臂运动的模型，便能拿起饮料并准确将饮料放在货架上的其他产品之间。第三个是异常侦测模型，用于辨识饮料是否从货架上掉落或数量减少。另一个模型用于侦测每个陈列区中哪些饮料即将售罄。
Telexistence团队使用预先训练好的神经网路作为基础模型，加入人工合成及已标记的实体环境资料，为这个补货的应用微调神经网路。使用模拟环境来合成超过八万张影像，让团队能够扩大资料集的规模，以便让机器人能学习在任何颜色、纹理或光源环境中侦测饮料。
该团队使用NVIDIA DGX Station来训练AI模型。机器人本身使用两个NVIDIA Jetson嵌入式模组，NVIDIA Jetson AGX Xavier在边缘处理AI，NVIDIA Jetson TX2模组则用于传输影片串流资料。
该团队的软体采用用于边缘AI的NVIDIA JetPack SDK，以及使用NVIDIA TensorRT SDK来进行高效能推论作业。
Telexistence的机器人自动化首席Pavel Savkin表示：「要是少了TensorRT，我们的模型运作速度便无法快到足以高效侦测店内物体的情况。」
Telexistence使用半精度（FP16）而非单精度浮点数格式（FP32），进一步最佳化该公司的AI模型。
NVIDIA将于9月19日至22日举行的NVIDIA GTC大会中，进一步了解AI与机器人领域的最新进展。
