每日优鲜：我们的智能柜不投币不用扫码付款，取货即走
（本文阅读时间：6分钟）
· 适用人群：生鲜电商、垂直电商、AI工程师
· 有以下需求必看：加速机器学习、模型训练；节省人工智能应用运维、人工成本
· 阅读时间：6分钟
说到每日优鲜，你会想到什么？品类多、质量优、送货快…? 肉禽蛋奶、果蔬粮油、熟食百货几千种S（好）K（吃）U（的）随叫随到：
在大多生鲜电商还困于高昂的冷链运输成本，只能维持次日达的B2C模式时，每日优鲜首先开启了“1小时达 ”服务，光是北京就有几百个小型仓库，近距离触达用户。
如此亲——力——亲——为（自建仓库而不是超市便利店招商模式），保证的是每日优鲜卖出的每一件商品都经自家品控严格拣选入库；提高的是“产品质量”这一生鲜电商核心竞争力。
成果就是：2014年才成立的每日优鲜，已经一跃成为生鲜电商垂直领域Top1。
完成生鲜触达 最后100米的智能柜
消费者 ：真的能1小时内送到诶，棒棒哒~就Ta了！
每日优鲜本鲜 ：1小时是1小时了，但如果客户只想吃袋零食、喝杯酸奶、吃块瓜...凑不够59包邮，并且在办公室忙到没时间下楼去便利店呢？Ops！用户场景还是漏一块！
于是2018年底，完成酸奶果蔬等生鲜品触达用户的最后100米——每日优鲜便利购智能柜，诞生了！
不同于市面上常见的自动贩卖机：
截止目前每日优鲜便利购智能柜已在全国投放300~400台；投放区域大多在办公区及部分酒店，之后在地铁、商场、公交站都将可以陆续体验到这份智能和便捷。
现在国贸CBD的Emily，下午茶时间想喝杯酸奶配一份新鲜水果，只需走到放置了每日优鲜便利购智能柜的员工休息区——
Step1. 扫码打开柜门：
Step2. 取出心仪的酸奶和果果：
Step3. 关门、走人！
围观群众（焦急的）：小姐姐！你还没结账呢！！
Emliy优雅回过头，并轻轻晃了晃手机 ：小傻瓜~手机上自动就结啦~
同样是无人收货柜 为何每日优鲜如此优秀？
理由一： 重力、视觉双感应，DoubleCheck保证99%产品识别准确率
（人工智能图像识别+IoT重力感应识别=99%识别准确率）
理由二：以前1~2天才能完成一批SKU图片训练，现在只用1小时 ！
这里不得不再@一个知识点：每日优鲜智能柜之所以能成为“这条gai上”最亮的售货柜，取决于两点——
1）不同于传统贩卖机只能卖圆柱形商品，任何只要不遮挡摄像头视线的形状商品Ta都能卖！2）用户取货后即自动识别并支付，要求快速被拿走的商品也可被识别！！
这里的秘诀是......没！有！秘！诀！每日优鲜的工程师们下的是扎扎实实的苦功，要让各种不同形状及颜色的商品能被AI准确识别，就得用足够大的数（图）据（片）量去训练图像识别模型。
一个SKU拍上百张不同角度的照片，不同SKU的排列组合再从摄像头角度拍摄上百张，一批次模型训练要上传上百SKU的商品照片......数学好的同学可以算一算，训练一次模型需要多少张照片？
----- 前方答案，“密恐”预警 -----
3
2
1
（海量图片的冰山一角）
甚至为了模拟真实环境，还要挑战这种难度：
· · ·
食材准备好了（图片准备及标注完毕），正式下锅（训练机器学习模型）！屏幕前各位工程师看到这里心里大致有了数，训练这么大一批数据需要多长时间？
每日优鲜的工程师当然很优秀，但以前用传统GPU训练，最快也要1~2天。
随着智能柜投放数量的增加，每日优鲜的工程们急需提高机器学习的速度！终于在今年初，找到了一个省钱又省时的方案：将用于学习商品图片的机器学习模型放到Microsoft Azure 带GPU的虚拟机上，无需采购GPU硬件（本地GPU要完成训练目标需要几台机器），也省去了服务器运维的人工投入成本；最最重要的是，现在GPU虚机里训练模型，同一批次数据仅需1小时即可完成训练！
原理其实很简单：以前用本地GPU训练，机器数量固定且有限，训练时受限于机器的数量，不训练时资源又被闲置。
现在在微软Azure的带GPU的虚拟机上，半小时内就可以批量开出几十甚至上百台虚拟机，干活的机器多了，自然能更快更好地完成工作；值得一提的是，做完训练后可以用脚本的方式将这些虚拟机自！动！关！闭！老板再也不用担心我们浪费资源啦~
如下方架构图所示，“· · ·”此处省略几十上百虚拟机：
每日优鲜技术VP 王奇丰
每日优鲜是一个围绕着老百姓餐桌的生鲜 O2O 电商平台。覆盖了水果蔬菜、海鲜肉禽、牛奶零食等全品类，每日优鲜在主要城市建立起 “城市分选中心 + 社区配送中心” 的极速达冷链物流体系，为用户提供全球生鲜产品 “2 小时送货上门” 的极速达冷链配送服务。
Microsoft Azure在商品识别算法上为每日优鲜智能柜提供帮助， 在GPU算力上， 提供足够的弹性， 加快我们商品识别的模型训练以及实时识别， 也将帮助我们的智能柜产品快速的规模化， 商业化。
对这样能伸能缩、还能提速机器学习模型训练的虚拟机，有点心动了？
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