每次轻松愉快的购物体验背后，都凝聚着团队为赶上发货截止日期而奋力拼搏的身影，他们争分夺秒地补齐缺失的商品信息，竭力打造精心策划的购物体验。
幕后，员工们正面临着系统老化、数据孤岛和不断攀升的客户期望——这些因素叠加在一起，使得每逢新季上新、新增库存单位 (SKU) 时，要保持一致性和速度都变得愈发困难。
全新多智能体智能仓库 (MAIW) 与零售目录丰富化 NVIDIA Blueprint 旨在将这一充满变数的系统转化为竞争优势。近日发布的开源开发者参考方案，让开发者能够定制 AI 驱动的解决方案，全面覆盖从仓库到衣橱的零售价值链。
NVIDIA 零售与快速消费品 AI 开发者关系总监 Tarik Hammadou 表示：“基于这些蓝图进行开发将降低集成成本，助力客户与合作伙伴快速实现应用落地。它能解锁零售业所需的高效与企业级规模，为行业竞争提供关键支撑。”
这些蓝图已在NRF 2026 ：零售业大展上亮相。
优化仓库工作流
仓库是充满动态变化的空间，充满了各种不断移动的要素——从装载各类零售商品的货箱，到完成每日数千订单的庞大机械设备与工人。问题可能在一瞬间出现：从缺货商品到四号通道需要清理杂物。
在这种工作环境中，一个长期存在的问题是信息技术 (IT) 层与运营技术 (OT) 层之间存在脱节。这种断层导致管理者难以及时应对诸如准确测量产品库存、高效精准定位技术故障以及将足够的人力派遣到需要支援的区域等问题。
Hammadou 表示：“在 IT 或 OT 层部署代理式 AI 并不高效，但在 IT 与 OT 之间部署 AI 智能体让其充当协调者，才能发挥更好的作用。”
NVIDIA 的 MAIW 蓝图构建了一个同步的 AI 系统，该系统涵盖现有的仓库管理系统、企业资源计划、机器人和 IoT 数据，使团队能够获得实时、可解释的运营智能。
该蓝图由多种专用智能体组成，分别负责设备资产管理、协同运营、安全合规、预测分析及文档处理，并由中央仓库运营助手统一编排，该助手模拟仓库实际运行模式，将碎片化数据转化为主动式决策能力。
例如，主管可以用自然语言提问：“为什么包装速度慢？”智能助手就会分析设备状态、任务队列和人员配置数据，找出瓶颈所在，展示支持性证据，并提出诸如重新分配工作量或调整任务优先级等优化建议。
该蓝图还提供了生产级功能——包括基于角色的访问控制和防护措施，确保建议符合政策——使运营团队能够信任 AI ，在真实设备协同和安全关键决策中发挥作用。
通过针对性地设定指标来检测并解决问题与安全事件，同时确保订单准时交付并遵守服务等级协议 (SLA)，MAIW 助力仓库从持续的应急应对转向更可预测、数据驱动的运营模式。
像产品与技术开发公司 Kinetic Vision 这样的合作伙伴，可借助 MAIW 蓝图进行创新，解决零售供应链中存在数十年的难题。
“图表和图形已经过时，我们需要的是预测和可执行的行动方案，”Kinetic Vision 首席执行官 Jeremy Jarrett 表示。“NVIDIA 的MAIW 蓝图将提供更集中化的方式来回答问题并推动决策。”
解决产品数据稀疏问题
零售目录丰富化 NVIDIA Blueprint 可助力各类规模的企业实现更丰富、更精准的产品上架，并提供本地化营销支持。
零售商常面临”数据稀疏”问题：商品图片附带的文字信息寥寥无几或前后不一，团队不得不耗费大量时间撰写标题、描述和属性信息，随后还需针对每个市场和营销活动进行定制化调整。
该蓝图通过生成式 AI，以规模化方式创建高质量、结构化、本地化且符合品牌调性的产品内容来解决这一问题。
例如，设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线商店。借助零售目录丰富化蓝图中的 NVIDIA Nemotron 视觉语言模型 (VLM)，这些照片可以输入 VLM，生成产品元数据，例如颜色、材质、容量、风格及使用场景等信息。
系统仅凭一张照片，就能生成本地化的产品标题与描述，提取并规范化属性数据以供搜索和推荐系统使用，从而提升搜索引擎优化 (SEO) 和生成引擎优化 (GEO) 效果，同时还能创建符合文化背景的 2D 生活方式图像及交互式 3D 素材。在后台，AI “审核员”会对输出结果进行质量与一致性检查。
此外，零售目录丰富化蓝图还能通过提示指令，将品牌语音、语调和分类规范应用于商品图片和目标市场，从而生成丰富且符合品牌调性的营销内容。该蓝图会根据这些品牌指南生成优化后的产品标题与描述、本地化分类与标签，并针对特定营销意图定制符合文化背景的生活方式图像变体。
Grid Dynamics 基于 NVIDIA 蓝图的解决方案
企业正借助 NVIDIA 的零售蓝图开发自有产品。
全球技术咨询公司 Grid Dynamics 基于零售目录丰富化 NVIDIA Blueprint 构建了零售目录丰富化系统，该系统通过提升商品内容准确性与 SKU 状态管理精度，助力大型零售商优化运营。
Grid Dynamics 首席技术官 Ilya Katsov 表示：“搜索质量和客户浏览体验的优劣直接取决于商品目录数据的质量。对于所有拥有数字化业务的零售商而言，确保商品目录的属性尽可能丰富且一致至关重要——而我们的解决方案实现了自动化处理，无需进行人工审核。”
对于拥有庞大商品目录的大型零售商而言，商品属性可能存在缺失或错误。引入拥有不同目录结构的新供应商会进一步导致数据混乱，进而引发销售数据不准确、引发客户不满，最终可能导致客户忠诚度下降。
这正是 Grid Dynamics 解决方案发挥作用之处。
Grid Dynamics 首席软件工程师 Dan Guja 表示：“我们的解决方案不仅提升了商品目录的可发现性，还能让品牌方实现商业规则的大规模标准化执行。通过在整个目录中应用 AI 驱动的商业规则，品牌能够提升数据质量、优化客户意图信号，并精准呈现客户真正想要的产品。”
解读 NVIDIA 零售链路
MAIW 和目录丰富化 NVIDIA Blueprint 是更大计划的一部分，旨在通过在每个环节部署 AI 基础设施，重新构想从仓库到消费者的工作流。
在后端，MAIW 蓝图助力管理者和仓库工作人员完成日常供应与数据管理任务，而目录丰富化 NVIDIA Blueprint 则让数字团队能一键轻松创建风格化的 SKU 页面。此外，Nemotron-Personas-USA 开源数据集可用于解决方案的开发与训练，提升在各种购物者群体上的合成数据多样性。
在前端，此前发布的代理式 NVIDIA 零售购物助手蓝图可作为零售专家，通过对话式交互使产品发现与顾客购物体验变得更轻松愉快。
Tarik Hammadou 表示：“下一步是将物理 AI 嵌入仓库和门店运营，使智能体能够观察、推理并应对现实世界中的库存和供应链挑战。通过赋予物理智能体计算机视觉等能力，我们正朝着更具适应性和自主性的运营模式迈进。”