火鸡得到了所有的关注。蔓越莓酱引起了人们的注意。但南瓜饼是许多美国人在感恩节渴望的可爱的主食。
而且许多人不想自己做。这就是为什么沃尔玛旗下的零售和杂货仓库Sam's Club正在使用人工智能来预测其近600家商店中的每家需要为节日制作多少馅饼。
据山姆俱乐部官员说，他们的模型使用了各种各样的数据。比如当地的气温（炎热的天气往往意味着购买的馅饼较少）；周日的足球比赛是主场还是客场（主场比赛可能意味着需要更多的馅饼）；今年山核桃馅饼有多受欢迎（更多的山核桃馅饼可能转化为更少的南瓜馅饼销售）。
这些数据点，以及其他数据点，被插入他们制作的人工智能模型。它向每个商店的领导提出建议，比如他们的商店每小时需要准备多少个馅饼。去年，山姆俱乐部卖出的南瓜饼足以填满450个足球场，官员说。(他们拒绝提供确切数字）。
官员们补充说，具体预测需求是必要的，因为留住顾客的竞争是残酷的，利润率也很低。
“如果会员得不到他们所需要的东西，他们就不会与我们续约，”山姆会员商店的技术副总裁Pete Rowe说，他的家人今年感恩节要买南瓜和山核桃派。“对我们和我们的模式来说，确保这一点至关重要。”
南瓜派还是山核桃派？有了这些食谱，你就不必选择了。
近年来，复杂的人工智能模型已经在杂货店中变得很普遍。在大流行病和供应链挑战的刺激下，它正在迅速改变杂货店的购买体验：从自动识别你挑选的物品的人工智能购物车，到根据你的购买情况生成食谱的厨师机器人。
据杂货店专家称，这一现象的兴起是由于多种因素的交织。商店现在可以获得大量的数据，包括来自第三方经纪公司和购物者忠诚度计划的数据。计算机处理能力更便宜，速度更快。机器学习模型，即计算机用来自行学习和适应的软件，已经取得了进展。大流行病发挥了很大作用。
零售和技术中心的首席执行官加里-霍金斯（Gary Hawkins）说，在大流行之前，商店使用软件来帮助进行库存管理、人员配置和预测货物何时入库。但在大流行病发生后，“供应链被炸毁了，需求上升到屋顶”，杂货店没有准备好，需要更智能的系统，霍金斯说。
