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網路購物演算法的核心是強大的DRAM

今天的零售商似乎在你知道自己想要什麼之前,就知道你的想法。這有點嚇人,但也很酷。網路零售商正使用複雜的AI技術和高頻寬記憶體來創造全新的購物體驗。這麼說好了,這已經不是你父親時代的Kmart了。

網路購物演算法的核心是強大的DRAM

  • October 09, 2018

網路購物已成為標準程序。你可以瀏覽服裝選項頁面,盯著色彩繽紛圖案豐富的無數件T恤,直到找到與購物車中的鞋子完美搭配的藍色色調。幸運的是,該網站在「結帳」按鈕下方建議搭配的牛仔褲和尺寸合適的腰帶,於是你以全新的打扮結束一天。你終於可以扔掉那件破爛的背心。

過程簡單輕鬆,且相當容易上手。在某些情況下,特別是當你漫不經心地在網上購買各項產品時,甚至會令人覺得有點平凡。

但網路購物曾經是歷史上的重要大事!回首1995年,亞馬遜開始在網上銷售書籍,僅經過6年,在2001年,第一家網路專門零售商崛起於全球資訊網上:Zappos。隨著2003年的到來,美國的網路銷售額達到驚人的 500億美元。根據 Statistica 的報告,截至2017年,40%的美國家庭每月在網路購物數次,而20%的家庭每週在網路購物。

這就是說網路購物才剛剛崛起而已,就成為幾乎每個現代家庭的主要活動。

儘管看來平常,但背後有強大的DRAM和人工智慧,為網路購物流程的每一步提供動力。

當你正在積累大量數據,包含個人資訊、瀏覽記錄等時,搭載效能不佳 DRAM的簡單硬碟是無法應付的。但是,如果你使用Micron的其中一款強大的SSD,及其創新突破DRAM,每次使用者瀏覽網路購物平台時,幾乎可以立即對這些數據進行分類。

甚至在你考慮購買之前

在你購買之前,在你開始瀏覽網頁之前,甚至在你考慮使用某種產品之前,某人或某事正在對你接下來需要的產品進行計算推論。感覺很詭異,對吧?這似乎很奇怪,令人覺得被打擾,或者完全不對勁,但是這種人工智慧運作的例子確實可以相當有幫助,並且為你節省一些時間。

此時,你的背心甚至還沒破損。在輕鬆的週間下班後,你剛剛瀏覽了許多網頁。你觀看有關時尚和風格的影視部落格,並瀏覽詳細介紹面料選擇和色調的部落格。

廣告商花費大量時間、金錢和資源鎖定正確的觀眾,他們已經這樣做了幾十年。現在,由於這些程式背後的強大DRAM - 用於處理使用者日常蒐集的大量個人數據所需的DRAM - 廣告商正在使用AI和神經網絡來識別觀眾,並在正確的時間向正確的人提供正確的廣告。網路購物看起來如此平常和平凡的原因,是因為背後有強大記憶體的支持。如果沒有快速的DRAM,你的購物建議下載速度會很慢,而且你的使用者偏好幾乎不會影響你的體驗。所有那些演算法決策,例如,下載相關項目、比較價格、篩選瀏覽記錄、找到與你一直在瀏覽的YouTube影片相關項目?這些情況無法在慢速度的硬碟上發生。在此情況下,網路上的活動可能看起來很平凡,是因為可以正常運作。正確應用的技術對使用者而言應該是無形的。當然,你在網上購物時知道自己正在使用技術;但是,你可能沒有意識到強大的AI演算法處理過程和提供有用的建議或選項,而你無須翻查無數網頁以找到最適合自己的產品。

Micron的Crucial品牌行銷和商務總監Fred Waddel,擁有關於網路商務和AI在其中所發揮的強大作用的第一手經驗。Micron和其他大型零售商合作,向不同的人口統計族群和潛在新客戶推銷他們的產品,而這正是一些購買前的AI魔法發生之處 - 而「魔法」,我們指的是高階記憶體驅動運算。

「零售商可以查看他們網站的訪客,並更全面地瞭解他們可能感興趣的內容,」Waddel說。「購買筆電的人也可能會購買固態硬碟,這是一般的想法。但是,人工智慧程式可以識別出其他一些看似荒謬的連結。購買特定筆電的人可能也需要尿布!」 因為這些大量的數據是如此龐大,人工智慧和快速記憶體必須徹底分析所有數據以找出有價值的黃金洞見並建立正確的聯繫。

還記得請病假沒上學,白天待在家裡看「價格最划算」的電視節目嗎?還記得每個商業廣告看起來都與阿斯匹靈或Clapper電燈開關差不多嗎?那是因為在白天那個時刻觀看「價格最划算」的觀眾,主要由退休人員組成。廣告鎖定的對象是那些觀眾,而不是躺在沙發上生病的孩子!

網路零售商也是做同樣的事;他們花了許多時間和金錢來確定自己的目標觀眾。他們蒐集並分類你的搜尋模式、社交媒體貼文和瀏覽記錄中所識別的數據。你是否曾在搜尋引擎上搜尋過某個產品,卻在社群媒體的推文中發現這個產品呢?

在你決定購買東西之前,人工智慧程式透過記憶體驅動以計算出你的需求,提供他們早已知道你會感興趣的內容!

你準備好購買了。現在要怎麼做?

所以你剛剛撕破自己的背心。你已經很久沒有買新衣服了,現在該為你的衣櫃添加一些新衣物了,但你不確定該從哪裡開始。

為了限制退貨並且避免產生不必要的費用,一些網路零售商已經開始大量運用人工智慧程式,包括可幫助消費者確定特定服裝是否合適的圖像識別軟體。想像一下運用這種技術購買新襯衫!你可以確切地知道襯衫合身的程度,而不會發生以下的情況:你盲目地選擇自己在百貨公司通常購買的尺寸,結果因為尺寸過大或過小而必須退貨。

像這樣的程式需要非常強大的記憶體。與任何圖像識別程式一樣,必須擷取和處理大量數據點,以讓程式產生預估尺寸,或讓電腦產生完美貼合你肩膀腰身曲線的新襯衫圖片。快速且有效地實現此目標的唯一方法 - 對於客戶來說,緩慢下載的網站是最令人沮喪的情況–就是擁有可靠的記憶體。

但在這些更強大的程式之外,還有看似無意義、簡單的代碼串和一些演算法,使得網路購物的體驗絕不沈悶。每一行代碼都傳遞網站上各種點擊處的訊息。無論是搜索欄位,「相關商品」捲軸還是評論部分,每個功能都需要一定程度的人工智慧。

客戶希望立即獲得這些訊息,且為了匯集所有這些訊息,為客戶量身定制,並以令人愉悅的方式呈現而不會妨礙客戶的體驗,這些零售商無法使用過時且速度緩慢的硬體。

為了正確執行並且提供豐富、即時且奠基於用戶大量數據資訊的使用者體驗,Micron SSD和DRAM對於在系統內快速傳輸數據扮演重要角色。

你的包裹正在配送中

現在你已經訂購了你的鞋子、短褲、腰帶和完美合身的藍色襯衫,所有你需要做的事,就是等待幾天才能獲得期待已久的包裹。對大多數人來說,等待可能介於兩到五個工作日。對有些人來說,等待可能會持續數週!這段處理時間內發生了許多事,包括在倉庫中搜尋客戶需要的物品。

根據Waddel的說法,為了因應這段等待時間,許多網路零售商都有自動化倉庫,物品按照高效率的演算法放置。如果你正在採購固態硬碟,那麼DRAM可能就在附近。如果你正在採購手套,圍巾可能就在眼前。但是,在某些情況下,物品的儲存方式與我們最初的想法有所不同,這都要歸功於強大的人工智慧計算。

「如果你進入一個全自動化的配銷中心,在單一置物箱中可能會存放四種毫不相關的產品。可能是DRAM dimm。它可能是一些幫寶適。可能還有六罐可樂,」Waddel說。「就自動化作業而言,這無所謂。自動化作業不需要像人一樣思考;只需要知道一個物品的位置。好,去取貨吧。」

在這些自動化倉庫中,機器人或其他自動化技術可以識別你正在採購的物品,將其放置在大量堆積的各種產品中,以比人工更快的速度準備好你要出貨的物品。

等這些物品都找到後就該發貨了。有些零售商提供閃電般的快速發貨:兩日到貨免運費。但是,對於中國龐大的網路購物產業來說,等待產品送達仍需要很長的時間。Waddel表示,美國採購者即將採用自動配送車輛這類概念。你能想像購買一件衣服,一小時後所購買的衣服由自動駕駛無人機送達嗎?兩日到貨免運費與無人機配送無關。

「在未來的某個時刻,這些大型零售商將開始自行提供配送服務,而無須仰賴郵局,」Waddel說。「無論是透過你聽到的無人機還是當天配送的服務,人工智慧最終都會達到近乎理想的配送速度,因為必須實現這麼多功能。真是太棒了。」

電子商務的未來

最後,網路購物不僅是點擊「加到購物車」、支付總金額,並且等待包裹而已。許多錯綜複雜的元素使整個流程更流暢、有效率和有更佳的報酬,這些都由人工智慧和記憶體所驅動。而且,隨著這個過程的進展並變得更加複雜,Micron將會參與這個發展,提供強大的記憶體,駕馭船隻行駛的方向。

「我們都習慣拿起手機並且立即得到我們需要的東西,」Waddel說。「要做到這一點,我們必須擁有令人難以置信的高IO(輸入/輸出)數據,而這就是固態硬碟比傳統硬碟更具龐大優勢之處,以及DRAM真正為整個流程提供動力的地方。」