每次輕松愉快的購物體驗背后，都凝聚著團隊為趕上發貨截止日期而奮力拼搏的身影，他們爭分奪秒地補齊缺失的商品信息，竭力打造精心策劃的購物體驗。

幕后，員工們正面臨著系統老化、數據孤島和不斷攀升的客戶期望——這些因素疊加在一起，使得每逢新季上新、新增庫存單位 (SKU) 時，要保持一致性和速度都變得愈發困難。

全新多智能體智能倉庫 (MAIW)與零售目錄豐富化NVIDIA Blueprint 旨在將這一充滿變數的系統轉化為競爭優勢。近日發布的開源開發者參考方案，讓開發者能夠定制 AI 驅動的解決方案，全面覆蓋從倉庫到衣櫥的零售價值鏈。

NVIDIA 零售與快速消費品 AI 開發者關系總監 Tarik Hammadou 表示：“基于這些藍圖進行開發將降低集成成本，助力客戶與合作伙伴快速實現應用落地。它能解鎖零售業所需的高效與企業級規模，為行業競爭提供關鍵支撐。”

這些藍圖已在NRF 2026 ：零售業大展上亮相。

優化倉庫工作流

倉庫是充滿動態變化的空間，充滿了各種不斷移動的要素——從裝載各類零售商品的貨箱，到完成每日數千訂單的龐大機械設備與工人。問題可能在一瞬間出現：從缺貨商品到四號通道需要清理雜物。

在這種工作環境中，一個長期存在的問題是信息技術 (IT) 層與運營技術 (OT) 層之間存在脫節。這種斷層導致管理者難以及時應對諸如準確測量產品庫存、高效精準定位技術故障以及將足夠的人力派遣到需要支援的區域等問題。

Hammadou 表示：“在 IT 或 OT 層部署代理式 AI 并不高效，但在 IT 與 OT 之間部署 AI 智能體讓其充當協調者，才能發揮更好的作用。”

NVIDIA 的 MAIW 藍圖構建了一個同步的 AI 系統，該系統涵蓋現有的倉庫管理系統、企業資源計劃、機器人和 IoT 數據，使團隊能夠獲得實時、可解釋的運營智能。

該藍圖由多種專用智能體組成，分別負責設備資產管理、協同運營、安全合規、預測分析及文檔處理，并由中央倉庫運營助手統一編排，該助手模擬倉庫實際運行模式，將碎片化數據轉化為主動式決策能力。

例如，主管可以用自然語言提問：“為什么包裝速度慢？”智能助手就會分析設備狀態、任務隊列和人員配置數據，找出瓶頸所在，展示支持性證據，并提出諸如重新分配工作量或調整任務優先級等優化建議。

該藍圖還提供了生產級功能——包括基于角色的訪問控制和防護措施，確保建議符合政策——使運營團隊能夠信任 AI ，在真實設備協同和安全關鍵決策中發揮作用。

通過針對性地設定指標來檢測并解決問題與安全事件，同時確保訂單準時交付并遵守服務等級協議 (SLA)，MAIW 助力倉庫從持續的應急應對轉向更可預測、數據驅動的運營模式。

像產品與技術開發公司 Kinetic Vision 這樣的合作伙伴，可借助 MAIW 藍圖進行創新，解決零售供應鏈中存在數十年的難題。

“圖表和圖形已經過時，我們需要的是預測和可執行的行動方案，”Kinetic Vision 首席執行官 Jeremy Jarrett 表示。“NVIDIA 的MAIW 藍圖將提供更集中化的方式來回答問題并推動決策。”

解決產品數據稀疏問題

零售目錄豐富化 NVIDIA Blueprint 可助力各類規模的企業實現更豐富、更精準的產品上架，并提供本地化營銷支持。

零售商常面臨“數據稀疏”問題：商品圖片附帶的文字信息寥寥無幾或前后不一，團隊不得不耗費大量時間撰寫標題、描述和屬性信息，隨后還需針對每個市場和營銷活動進行定制化調整。

該藍圖通過生成式 AI，以規模化方式創建高質量、結構化、本地化且符合品牌調性的產品內容來解決這一問題。例如，設想一家家居用品零售商希望用一套基本的陶瓷杯照片更新其在線商店。借助零售目錄豐富化藍圖中的NVIDIA Nemotron視覺語言模型(VLM)，這些照片可以輸入 VLM，生成產品元數據，例如顏色、材質、容量、風格及使用場景等信息。

系統僅憑一張照片，就能生成本地化的產品標題與描述，提取并規范化屬性數據以供搜索和推薦系統使用，從而提升搜索引擎優化 (SEO) 和生成引擎優化 (GEO) 效果，同時還能創建符合文化背景的 2D 生活方式圖像及交互式 3D 素材。在后臺，AI “審核員”會對輸出結果進行質量與一致性檢查。

此外，零售目錄豐富化藍圖還能通過提示指令，將品牌語音、語調和分類規范應用于商品圖片和目標市場，從而生成豐富且符合品牌調性的營銷內容。該藍圖會根據這些品牌指南生成優化后的產品標題與描述、本地化分類與標簽，并針對特定營銷意圖定制符合文化背景的生活方式圖像變體。

Grid Dynamics 基于 NVIDIA 藍圖的解決方案

企業正借助 NVIDIA 的零售藍圖開發自有產品。

全球技術咨詢公司Grid Dynamics基于零售目錄豐富化 NVIDIA Blueprint 構建了零售目錄豐富化系統，該系統通過提升商品內容準確性與 SKU 狀態管理精度，助力大型零售商優化運營。

Grid Dynamics 首席技術官 Ilya Katsov 表示：“搜索質量和客戶瀏覽體驗的優劣直接取決于商品目錄數據的質量。對于所有擁有數字化業務的零售商而言，確保商品目錄的屬性盡可能豐富且一致至關重要——而我們的解決方案實現了自動化處理，無需進行人工審核。”

對于擁有龐大商品目錄的大型零售商而言，商品屬性可能存在缺失或錯誤。引入擁有不同目錄結構的新供應商會進一步導致數據混亂，進而引發銷售數據不準確、引發客戶不滿，最終可能導致客戶忠誠度下降。

這正是 Grid Dynamics 解決方案發揮作用之處。

Grid Dynamics 首席軟件工程師 Dan Guja 表示：“我們的解決方案不僅提升了商品目錄的可發現性，還能讓品牌方實現商業規則的大規模標準化執行。通過在整個目錄中應用 AI 驅動的商業規則，品牌能夠提升數據質量、優化客戶意圖信號，并精準呈現客戶真正想要的產品。”

解讀 NVIDIA 零售鏈路

MAIW 和目錄豐富化 NVIDIA Blueprint 是更大計劃的一部分，旨在通過在每個環節部署 AI 基礎設施，重新構想從倉庫到消費者的工作流。

在后端，MAIW 藍圖助力管理者和倉庫工作人員完成日常供應與數據管理任務，而目錄豐富化 NVIDIA Blueprint 則讓數字團隊能一鍵輕松創建風格化的 SKU 頁面。此外，Nemotron-Personas-USA開源數據集可用于解決方案的開發與訓練，提升在各種購物者群體上的合成數據多樣性。

在前端，此前發布的代理式NVIDIA 零售購物助手藍圖可作為零售專家，通過對話式交互使產品發現與顧客購物體驗變得更輕松愉快。

Tarik Hammadou 表示：“下一步是將物理 AI 嵌入倉庫和門店運營，使智能體能夠觀察、推理并應對現實世界中的庫存和供應鏈挑戰。通過賦予物理智能體計算機視覺等能力，我們正朝著更具適應性和自主性的運營模式邁進。”

在 NVIDIA 開發者博客上了解更多關于MAIW和零售目錄豐富化藍圖的信息。