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来源:大发彩票客户端2022-07-26 17:48

  

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货架空置、购物卡消费受限,家乐福出了啥问题?******

  【商业风云录】货架空置、购物卡消费受限,家乐福出了啥问题?

  中新网1月10日电(中新财经记者 谢艺观)“去超市购物,发现很多商品都不能使用购物卡结算了。”近日,多地居民反映,家乐福购物卡消费受限,部分货架出现空置现象。家乐福方面9日回应中新财经记者,公司正通过积极协调,多举措优化商品供应链效率,给消费者更丰富的商品选择。

  作为曾经的零售界“黄埔军校”,家乐福最近怎么了?

  部分门店购物卡使用受限 有消费者存数千元

  “怕过两天(超市)就关门了,赶紧过来使用购物卡。”

  9日,一位消费者在北京海淀区的某家乐福超市见到记者时说,因为着急要花掉购物卡余额,他要尽量选择可使用购物卡结账的商品,一圈逛下来,购物车里才积累了一百多元的商品。

图为某酸奶饮品因可使用购物卡结账所剩无几。 中新财经记者 谢艺观 摄

  和这位消费者一样,当天,不少顾客都在超市货架中穿梭,寻找能使用购物卡的商品,一旦发现,就把商品放进购物车里……

  记者注意到,虽然该超市只有少数货架出现空置或货量紧张的情况,但很多商品都贴上了写有“购物卡系统升级中,暂不支持购物卡结算,其他结算方式正常购买”的标签,这让不少消费者苦恼。

  “我这(购物)卡里还有6000多块钱,该咋花出去?”一位消费者无奈感慨。

在该家乐福超市里,很多商品都贴上了不支持购物卡结算的标签。 中新财经记者 谢艺观 摄

  而当记者询问该超市工作人员时,得到的回复是“从5日开始就已经出现这种情况,北京其他家乐福超市也是这样,不知道什么时候能够恢复。

  如果不能把卡内余额花完,能不能把购物卡退了?

  记者就此咨询家乐福购物卡服务人员,对方表示,“现在不能退卡,如果超市关门估计可以退。”

图为家乐福超市结账区,不少人在排队。中新财经记者 谢艺观 摄

  不只是北京,据媒体报道,近日,沈阳、昆明、无锡等地家乐福门店也出现购物卡消费受限现象,比如规定订单满100元可用购物卡结算15元。有些地区门店货品也空了很多,商品还出现涨价情况。面对这些现象,多地相关部门也开始介入调查或约谈家乐福相关负责人。

  家乐福回应

  对于部分门店货架空置,家乐福方面9日回应中新财经记者,公司正通过积极协调,多举措优化商品供应链效率,给消费者更丰富的商品选择。

  对于“关门”传言,家乐福方面也回应称,公司会持续深耕中国市场。请广大消费者不信谣、不传谣,理性消费。

  另外,北京家乐福相关负责人也向媒体表示,不会退出北京市场。此前,昆明、沈阳、无锡等地家乐福均表态称,不会退出当地市场。

在家乐福超市,有顾客在寻找能使用购物卡的商品。 中新财经记者 谢艺观 摄

  家乐福的回应虽给人们服下一颗“定心丸”,但近年来家乐福门店数量减少,却是不争的事实。

  2019年,苏宁以48亿元收购了家乐福中国80%股份。苏宁易购财报显示,2022年前三季度,家乐福无新开门店,门店数量从2021年底的205家减少到9月末的151家,闭店数量达到54家。2021年,家乐福也仅新开3家门店,却关闭了26家门店。

  苏宁易购在2022年三季报中也提到,当前公司仍处于净利润亏损状态,其中非常重要的影响因素是家乐福业务受到多重因素影响,带来规模下降较快,较高的固定租金成本难以分摊。公司在三季度已全面开展家乐福业务调整,包括关闭部分区域门店,聚焦优势城市经营,提升规模效益。

  业务不佳、频繁关店的同时,外界亦怀疑家乐福供应链出现问题。

  据北京商报报道,2022年以来,家乐福被供应商追收货款的事件频繁被曝光。此前,西南地区供应商透露,2022年下半年起,家乐福超市频繁拖欠货款。据悉,在这位供应商暂时中止与家乐福合作时,家乐福欠该供应商的未结货款金额约240多万元。

  曾经的零售界“黄埔军校”为何遭遇窘境?

  如今身陷窘境的家乐福,当年可谓无限风光。

  2006年,家乐福中国门店数就已突破100家,成外资零售超市中门店数量最多的一家。其以“合资”形式将“大卖场”业态引入中国,实现农超对接等模式,也让家乐福成为行业的标杆,还曾被誉为零售界的“黄埔军校”。

  但在激烈的商业竞争中,家乐福渐渐失去强势地位。2009年,家乐福在国内市场的销售额被大润发超过;2010年,家乐福在华门店数被沃尔玛反超。2012年至2017年,家乐福中国大陆地区的销售额从55.83亿欧元下降至46.19亿欧元,降幅17.27%。

  2018年,家乐福中国账面净资产为负。对此家乐福中国解释为,近年来线下零售业态受到互联网的冲击,虽然积极应对,但仍带来了阶段性的经营亏损。

资料图:市民在武汉市汉阳区家乐福超市购物。王方 摄

  若放眼整个行业,家乐福的境遇并非个例。近年来,麦德龙中国、乐购等主打大卖场的连锁超市接连“卖身”。与此同时,各地大卖场也屡屡传出关店消息。

  “受社区团购冲击,超市业态到了生死存亡的至暗时刻。”步步高董事长王填2021年4月份在某行业会议上的一番话,让人担忧起超市的未来。

  在零售专家胡春才看来,随着国民人均收入和生活水平的提高,消费需求出现新的变化,线下超市也需要变革,从原来的“卖商品”到现在的“卖生活”,给中国人提供新的生活解决方案。

  据苏宁易购透露,在对家乐福进行业务调整时,会加大家乐福门店的电器3C业务融入,借助大卖场人流优势,提升盈利较强家电业务收入,分摊固定成本;此外,家乐福自身也加快商品结构调整,本地电商与社群电商运营,加快适应市场变化,实现规模环比改善。

  现在家乐福这个老牌零售巨头正努力做出改变。面对“购物卡使用受限”风波,家乐福的消费者们也希望,超市能尽快恢复正常。(完)

                                                  • 向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

                                                      有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

                                                      AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

                                                      新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

                                                      科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

                                                      一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

                                                      多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

                                                      大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

                                                      AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

                                                      多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

                                                      但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

                                                      另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

                                                      为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

                                                      另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

                                                      最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

                                                      多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

                                                      AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

                                                      在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

                                                      盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

                                                      目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

                                                      真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

                                                      在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

                                                      眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                    [责编:天天中]
                                                    阅读剩余全文(

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