Impinj 发布 Physical Intelligence 新愿景与新标识，定位物理世界与 AI 数字世界的关键连接
Impinj 发布全新平台愿景 Physical Intelligence 及新标识，将其提供的实时物品数据定位为物理世界与 AI 驱动数字世界之间的关键连接。
#库存真值
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Wiliot 博客与公告精选AI 评分6262 Wiliot 谈零售供应链 AI：全渠道履约为何依赖库存准确率
Wiliot 在博客中提出，零售 AI 的瓶颈不在模型层而在感知层，人工盘点下零售商库存准确率通常约 60–80%，收货对账常需 24–48 小时，导致 BOPIS 和门店发货承诺落空。
推荐理由：Wiliot 以自家平台视角拆解零售 AI 的数据断层，并给出沃尔玛部署规模，可对照感知层与模型层的关系。
Impinj 技术博客精选AI 评分6969 Keonn 与 Impinj 用 Gen2X 升级 AdvanTrack-600 顶装 RFID 方案
Keonn 升级了基于 Impinj E710 读写器芯片并支持 Gen2X 的 AdvanTrack-600 顶装 RFID 方案，用于门店实时单品级库存与位置读取。
推荐理由：原文给出 9000 件标签实测下盘存时间与漏读改善数据，可作为顶装读点方案选型的参考。
RAIN Alliance 博客AI 评分2222 RAIN Alliance 发布 RAIN RFID 零售成熟度模型，规划零售业下一阶段
RAIN Alliance 发布 RAIN RFID 零售成熟度模型，为零售商提供评估自身部署阶段、识别下一步能力并制定持续创新路线图的通用框架。模型显示，随着贴标商品、部署读写器和集成工作流增多，价值沿效率、可见性、可追溯性和智能四个支柱逐步累积，可支撑 Digital Product Passport 合规与认证转售等新场景。
Wiliot 博客与公告AI 评分2222 Wiliot 称 RFID 已过时，Physical AI 才是供应链新技术
Wiliot 发布《RFID vs. Wiliot 对比指南》，主张依赖人工扫描的 RFID 已成供应链瓶颈，应以无需扫描的 Physical AI 取代。其 IoT Pixels 是无电池蓝牙传感器，采集位置、温度、湿度等数据，由 Physical AI 平台转为实时运营事件。Wiliot 称其平台每日追踪超 1 亿件资产、覆盖 2 万个站点，库存准确率达 99% 以上。
Wiliot 博客与公告精选AI 评分6565 Wiliot 无电池 IoT Pixel 在 10 站点部署，实现容器免扫描全程可视
Wiliot 公布一项多站点容器可视化部署，在 10 个站点、每站约 1570 个月台门和约 160 个区域中，为每个容器贴一枚无电池 IoT Pixel，全年标记约 235 万个容器，实现车道级定位、停留时间告警和错挂拖车提醒，无需人工扫描。
推荐理由：案例给出10站点、约1570个月台门与2.35M容器规模下的部署数据，可作无源物联网容器可视化的投资回报参考。
Impinj 技术博客AI 评分4242 Impinj：Inditex 如何以 0.57% 未售库存领先时尚业
Inditex 2024 年未售库存仅 0.57%，而时尚行业整体在 10% 至 20% 之间。Impinj 称其依托 RAIN RFID 技术将每件商品转化为实时物理世界数据流，即“Physical Intelligence”，为 AI 系统提供持续数据以优化库存、履约与补货决策。Impinj《2026 零售趋势报告》显示，需求波动连续成为零售领导者首要挑战，但仅 42% 认为自身具备韧性。
Tageos 新闻AI 评分3838 Fedrigoni 采用 Murata 与 Tageos 的 RAIN RFID 方案改造物流运营
Fedrigoni Self-Adhesives 部署了由 Murata ID Solutions 开发的 RFID 系统，用于跟踪原材料、半成品和成品，并选用 Tageos 的 EOS-500 U9 RAIN RFID 嵌体（采用 NXP UCODE 9 IC）。