云脉·AI 智慧零售库存大脑

某头部连锁便利店 8 000+ 门店，日均 SKU 动销 1.2 亿笔，缺货率 6.8%→导致日损失 300 万元。传统 ERP 补货依赖人工经验，无法处理节日爆品、天气、商圈活动等 200+ 维度的实时变量。项目目标：
将缺货率降至 1.5% 以下；
库存周转天数从 21 天降到 12 天；
店员盘点时长从 2 小时/日降到 15 分钟/日。

智能视觉盘点
‑ AI 摄像头 + 边缘盒 5 秒扫描整货架，输出 SKU-级库存数；
‑ YOLOv8-Seg 识别 3 500 种包装，mAP 0.93；
‑ 遮挡/叠放场景利用深度补全网络，误差<2%。
需求感知预测
‑ DeepAR 融合天气、节假日、促销、社媒热度，预测未来 14 天销量；
‑ 在线 AutoML 每日自动重训，滚动窗口 MAPE 4.7%。
动态补货决策
‑ 强化学习（PPO）生成门店-SKU-天级补货量；
‑ 支持“负库存”紧急调拨；
‑ 约束：最小陈列面、仓容、物流车次。
实时库存孪生
‑ Flink CDC 捕捉 POS、WMS、TMS 变更事件，秒级更新；
‑ 3D 数字孪生货架，WebGL 渲染，点击商品可查看预测曲线。
低代码策略工厂
‑ 区域经理通过拖拽规则节点（AND/OR/加权）快速配置本地化策略；
‑ 规则实时热部署，无需重启。

训练流水线
PyTorch Lightning + DVC 管理数据版本 → Weights&Biases 超参搜索 → ONNX 导出 → Tekton 自动部署到 Triton Inference Server。
GPU 共享
通过阿里云 cGPU 将一张 A10 切分为 4 个 6 GB 实例，支持 4 家门店并发推理，成本下降 65%。
灰度与回滚
Argo Rollouts 按门店 ID 做 Canary，监控缺货率、库存周转双指标，违背 SLO 自动回滚上一版本模型。