Nota del editor: este artículo fue escrito por Lucia, periodista de TechNode.
El 23 de septiembre, SenseTime lanzó SenseMart OS en su sede de Shanghái y lo presentó como un sistema operativo físico para el comercio minorista. El sistema conecta robots heterogéneos, equipamiento de tienda y operaciones comerciales, y ofrece a operadores, marcas y espacios comerciales una solución de retail con IA física que se puede desplegar, operar y replicar. En el evento, la tienda robotizada SenseMart Go mostró cómo el sistema operativo puede coordinar estos componentes en un entorno de venta real.
Un robot toma una botella de agua mineral de un estante después de que una periodista de TechNode hace un pedido.
Por qué importa: SenseMart OS da una idea de cómo la IA física podría ir más allá de las demostraciones y entrar en entornos comerciales cotidianos.
- El lanzamiento también refleja un debate más amplio sobre qué va a definir la próxima fase de la competencia en IA física: ¿el hardware de los robots, los datos, los modelos o los sistemas?
Por qué el retail: SenseTime ya tenía años de experiencia en el sector, con sistemas de reconocimiento de productos que procesan millones de pedidos al día y una base de datos de más de 300.000 SKU (tipos y variantes de productos distintos), según le contó a TechNode el Dr. Yi Shuai, cofundador y científico jefe de SenseTime Smart Retail.
- A diferencia de los almacenes o las fábricas, el retail exige que los robots interactúen con personas, lo que pone a prueba al mismo tiempo la percepción, la interacción, la toma de decisiones y la ejecución.
- El retail además ofrece métricas de negocio claras, como ventas, recompras y retorno de la inversión, que sirven para evaluar si la tecnología funciona.
El Dr. Yi Shuai, cofundador y científico jefe de SenseTime Smart Retail, explica cómo funciona SenseMart OS.
En detalle: el Dr. Yi dijo que SenseMart OS se centra en tres elementos que sostienen cuatro capacidades centrales (percepción, interacción, toma de decisiones y ejecución), mientras SenseTime busca expandir el sistema más allá del retail hacia otras industrias de servicios presenciales.
Resultados de negocio: el sistema apunta a métricas como la satisfacción del cliente, las recompras y las transacciones completadas, no solo al éxito de las tareas del robot.
Varios tipos de robots: puede conectar robots de dos brazos sobre ruedas, humanoides, pinzas y otro hardware según la tarea.
- Datos de retail: combina datos visuales, de transacciones, de inventario y de interacción por voz a lo largo de todo el recorrido del cliente para entrenar agentes de retail.
En números:
- Hoy un solo empleado puede atender de tres a cinco tiendas, lo que baja el personal promedio a unos 0,2 a 0,3 trabajadores por local, según el Dr. Yi.
- Los robots pueden funcionar unas seis horas con una carga y normalmente necesitan cargarse dos veces al día. Si llega un cliente mientras uno se está cargando, puede dejar la base para atenderlo primero.
- Según se informa, los locales con buen desempeño en Shanghái pueden alcanzar el punto de equilibrio en unos seis a 12 meses; los locales promedio tardan alrededor de un año.
- Cada tienda tiene entre 150 y 200 SKU, más o menos entre un tercio y un quinto del surtido de una tienda de conveniencia chica.
La apuesta para escalar:
- SenseMart OS puede aprender una nueva habilidad de manejo de equipos por semana en una tienda y replicarla en los locales existentes y futuros.
- El entrenamiento del modelo para una tienda nueva pasó de dos o tres meses en el primer local a una o dos semanas hoy.
- Los despliegues estandarizados pueden empezar a operar al día siguiente de la instalación, según el Dr. Yi.
En el terreno: SenseMart Go ya opera más de 20 tiendas en ciudades como Shanghái, Hefei, Shenzhen, Qingdao y Yancheng, en campus universitarios, centros comerciales, oficinas, parques industriales, eventos y espacios públicos.
Un panel de discusión en el evento. Desde la izquierda: Hengyi Liu, CTO de SenseTime Smart Retail; Min Yuheng, fundador y CEO de Zerith Robotics; Chunxiao Liu, vicepresidente de I+D de ACE Robotics; Wenqiang Xu, cofundador y CTO de DAX Robotics; y Weisheng Xu, cofundador y CEO de Jiutian Yuanshu (九天元枢).
Qué mirar: los oradores del evento señalaron distintas áreas donde podría surgir la próxima ola de valor en IA física.
- Conocimiento de la industria: “El mayor valor de la industria se va a mover hacia los dos extremos: las cadenas de suministro aguas arriba y, aguas abajo, los datos y la experiencia de cada industria”, dijo el Dr. Yi. SenseTime Smart Retail se enfoca en lo segundo a través del retail.
- Sistemas: “Lo que más importa es llevar la IA física a la producción y a la vida diaria, más que el sistema o el modelo base en sí”, dijo Weisheng Xu, cofundador y CEO de Jiutian Yuanshu. Por ahora, los sistemas pueden ayudar a cerrar la brecha entre los modelos base y el despliegue en el mundo real.
- Datos del mundo real: “Cada vez que un robot trabaja en un entorno real, el volante de modelos y datos da una vuelta”, dijo Min Yuheng, cofundador y CEO de Zerith Robotics. Según él, los despliegues reales son clave para mejorar tanto los datos como los modelos.
Fuente: TechNode