更智能的零售新时代

如果你看看这些有组织的小偷和作案团伙，自助结账区就是他们的“天堂”。所以我们必须领先他们一步，我们将通过 AI 实现这一目标。

——Mike Lamb，Kroger 资产保护与安全副总裁

我们在解决问题时采取以人为本的方法，并且我们相信，无论是生成式 AI 还是传统 AI，AI 都可以以不同的方式解决这些问题。

——Cari Covent，Canadian Tire 公司 AI 和新兴技术主管

我们的目标是为客户提供最佳购物体验。我们的目录包含超过 15 万种产品，每周增加 100 种商品。为确保我们可以大规模提供个性化推荐，我们在整个客户旅程中利用机器学习提供高质量的推荐。

——ASOS 机器学习工程师 Rick Bruins

为了促进我们两家公司之间的合作，能够反馈我们的反馈，并说明我们的发现、效果出色的方面以及需要改进的方面，通过将所有这些内容结合起来，我们建立了非常成功的合作关系。

——Kurtis Van Horn，AWM 联合创始人兼物流、实施和生产高级副总裁

借助了解交通流量、创建热图等的参考应用，Metropolis 微服务得以实现。借助 Metropolis 微服务，可以轻松构建、测试和扩展从边缘到云端的部署，并增强弹性。

——PepsiCo 数据科学和分析总监 Ying Feng

NVIDIA 是一个出色的合作伙伴，可以帮助我们进行数学计算，帮助我们获得发现，帮助我们完成研发工作，无论是运行时库，还是设备本身，还是其他生态系统合作伙伴可以参与进来并提供一些专业知识来帮助我们度过一些非常困难的时期。

——Wesley Rhodes，Kroger 技术转型和 RandD 副总裁