边缘AI正在从概念走向现实。2025年6月10日，在加利福尼亚州圣地亚哥举行的Cisco Live大会上，一场关于边缘AI的现场演示将生动地展现其在零售业的巨大潜力。我们将深入探讨如何利用边缘AI技术，特别是小语言模型（SLM），打造智能零售助理，并剖析其背后的技术架构与实际应用价值。
1. 边缘AI：零售业的智能化变革
边缘AI指的是在靠近数据源头的边缘设备上进行人工智能计算，而非完全依赖于云计算。这极大地降低了延迟，提升了响应速度，并增强了数据的安全性与隐私性。在零售业，边缘AI的应用场景广泛，包括客流分析、智能库存管理、个性化推荐和智能客服等。
传统的零售运营面临诸多挑战，例如：
- 客户服务效率低下： 顾客可能需要等待很长时间才能得到店员的帮助，导致客户满意度下降。
- 库存管理不精确： 无法实时掌握库存情况，容易出现缺货或积压现象，影响销售额。
- 营销活动效果不佳： 缺乏对顾客行为的深入了解，无法进行精准营销，导致营销成本高昂，效果不佳。
边缘AI技术的引入，为解决这些问题提供了新的思路。通过在零售门店部署边缘AI服务器，可以实时处理来自摄像头、传感器和POS机等设备的数据，从而实现智能化运营。例如，通过分析摄像头捕捉的图像，可以实时统计客流量，并预测高峰时段，以便合理安排人力资源。利用边缘AI技术，可以实时监控货架上的商品数量，并自动补货，避免缺货现象的发生。
根据麦肯锡的研究，边缘AI有望为零售业带来每年高达4000亿美元的经济价值，这主要来自于运营效率的提升、客户体验的改善以及新的商业模式的涌现。
2. 小语言模型（SLM）：轻量级AI的崛起
小语言模型（SLM）是相对于大型语言模型（LLM）而言的。虽然规模较小，但SLM在特定任务上表现出色，尤其是在资源受限的边缘设备上。SLM的优势在于：
- 低计算成本： SLM需要的计算资源远低于LLM，可以在CPU甚至嵌入式设备上运行，降低了硬件成本和功耗。
- 快速响应： 由于模型规模小，SLM的推理速度更快，能够实现实时交互，为用户提供即时反馈。
- 易于定制： SLM更容易针对特定领域的数据进行微调，从而获得更好的性能，满足特定应用场景的需求。
在零售业，SLM可以用于构建智能客服机器人、商品推荐系统和语音助手等应用。例如，一个基于SLM的零售助理可以通过语音或文字与顾客进行交互，回答关于商品信息、库存情况和促销活动的问题。由于SLM可以在边缘设备上运行，因此响应速度非常快，顾客可以立即得到所需信息。
Cisco Live演示的零售助理正是基于SLM技术。它利用开源小语言模型，结合实时数据分析，实现了自然流畅的交互体验。店员可以通过语音或文字向零售助理提问，例如“这款蓝色衬衫还有哪些尺码？”，零售助理会立即从Chooch的库存系统中查询，并给出准确的答案。
3. Cisco UCS服务器：边缘AI的强大算力支撑
Cisco UCS（Unified Computing System）服务器是边缘AI应用的理想硬件平台。Cisco UCS服务器具有以下优势：
- 高性能计算： Cisco UCS服务器配备了强大的Intel Xeon CPU，可以满足边缘AI应用的计算需求。
- 高可靠性： Cisco UCS服务器采用冗余设计，保证了系统的高可用性，确保边缘AI应用稳定运行。
- 易于管理： Cisco UCS服务器可以通过Cisco UCS Manager进行集中管理，降低了运维成本。
在Cisco Live演示中，零售助理运行在配备Intel Xeon CPU的Cisco UCS服务器上。这意味着零售助理可以在本地完成大部分计算任务，无需依赖云服务器。这不仅降低了延迟，提高了响应速度，还增强了数据的安全性与隐私性。
Cisco UCS服务器的强大算力为SLM的部署和运行提供了保障。即使在繁忙的零售门店，Cisco UCS服务器也能稳定地支持多个零售助理同时工作，满足顾客的需求。
4. Chooch的库存系统：实时数据源
Chooch是一家提供视觉AI解决方案的公司，其库存系统可以实时跟踪商品数量和位置。Chooch的库存系统可以与边缘AI服务器集成，为零售助理提供准确的库存信息。
通过Chooch的库存系统，零售助理可以回答顾客关于商品库存的问题，例如“这款红色连衣裙还有吗？”，零售助理会立即查询Chooch的库存系统，并告知顾客是否还有货，以及所在的货架位置。
Chooch的库存系统还可以用于自动补货。当货架上的商品数量低于预设阈值时，Chooch的库存系统会自动发出补货指令，通知店员及时补货，避免缺货现象的发生。
5. WaitTime的分析平台：客流洞察
WaitTime是一家提供客流分析解决方案的公司，其分析平台可以实时统计客流量，并预测高峰时段。WaitTime的分析平台可以与边缘AI服务器集成，为零售助理提供客流信息。
通过WaitTime的分析平台，零售助理可以了解门店的客流情况，例如“现在人多吗？”，零售助理会立即查询WaitTime的分析平台，并告知顾客当前的客流量，以及预计的等待时间。
WaitTime的分析平台还可以用于优化人力资源配置。通过分析客流数据，可以预测高峰时段，并合理安排店员值班，确保顾客能够得到及时的帮助。
6. 开源与定制化：加速边缘AI创新
文章强调了开源小语言模型的重要性。开源意味着更广泛的社区参与、更快的迭代速度和更低的成本。零售商可以利用开源SLM，并根据自身需求进行定制化，从而构建更具竞争力的边缘AI解决方案。
例如，零售商可以使用开源SLM，结合自己的商品目录和顾客数据，训练出一个专门用于回答商品信息问题的智能客服机器人。零售商还可以使用开源SLM，结合自己的营销活动数据，训练出一个专门用于推荐商品的智能推荐系统。
开源生态系统的繁荣，将加速边缘AI在零售业的普及。更多的零售商将能够利用开源技术，构建自己的边缘AI解决方案，提升运营效率，改善客户体验。
7. 未来展望：边缘AI的无限可能
边缘AI在零售业的应用前景广阔。随着技术的不断发展，边缘AI将变得更加智能、更加高效、更加易用。
未来，边缘AI可以实现：
- 个性化推荐： 根据顾客的购物历史和偏好，提供个性化的商品推荐。
- 智能防损： 通过分析视频监控数据，检测可疑行为，预防盗窃事件的发生。
- 自动结账： 利用图像识别技术，自动识别商品，实现快速结账。
边缘AI正在改变零售业的格局，为零售商带来新的机遇。Cisco Live的演示仅仅是一个开始，未来边缘AI将在零售业发挥更大的作用，为顾客提供更优质的服务，为零售商带来更高的利润。
总结:
Cisco Live 2025 展示的边缘AI赋能零售助理，是边缘AI技术与零售业深度融合的生动体现。通过利用小语言模型（SLM）、Cisco UCS服务器、Chooch的库存系统和WaitTime的分析平台，零售商可以构建智能化的零售解决方案，提升运营效率，改善客户体验，并在竞争激烈的市场中脱颖而出。随着技术的不断进步和开源生态的日益繁荣，边缘AI将在零售业的未来发展中扮演越来越重要的角色。让我们共同期待边缘AI带来的智能化零售新时代。