<p>每一个 “这太简单了” 的购物时刻，都是由团队努力赶上发货截止日期、忙于修复缺失的产品细节以及努力提供精心策划的购物体验所实现的。</p>
<p>在幕后，工作人员正在应对老化系统、孤立数据和不断上升的客户期望的现实——这种组合使得在每个新季节和增加的库存单位（SKU）中，保持一致性和速度变得更加困难。</p>
<p>新的多智能体智能仓库（MAIW）和零售目录丰富 NVIDIA 蓝图旨在将这一动态系统转变为优势。这些今天发布的开源开发者参考资料，使开发者能够定制针对零售价值链的人工智能解决方案，从仓库到衣橱。</p>
<p>“使用这些蓝图进行构建将降低集成成本，并帮助我们的客户和合作伙伴快速启用应用程序，” NVIDIA 零售和消费品人工智能开发者关系总监 Tarik Hammadou 表示。“它们解锁了零售行业所需的效率和企业级规模，以便进行竞争。”</p>
<p>这些蓝图将在下周的全国零售联合会：零售盛会中展示。</p>
<h2><strong>简化仓库工作流程</strong></h2>
<p>仓库是一个动态空间，拥有许多活动的部分，从装载各种零售商品的箱子到履行数千个每日订单的巨大机器和工人。问题可能瞬间出现——从缺货商品到需要清理的过道四。</p>
<p>这个工作空间中一个持续存在的问题是 IT 和运营技术（OT）层之间的脱节。这一差距使得管理者无法轻松处理诸如准确测量产品库存、有效定位技术问题以及将足够的工人部署到需要额外帮助的区域等问题。</p>
<p>“在 IT 或 OT 层上拥有一个智能 AI 层的想法并不高效，但在 IT 和 OT 之间拥有代理可以让 AI 代理充当协调者，” Hammadou 说。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/01/screenshot_2026-01-08_155834-1680x946.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="1680" height="946" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/01/screenshot_2026-01-08_155834-1680x946.png"/></p>
<p>MAIW 蓝图内部的视图。</p>
<p>NVIDIA MAIW 蓝图提供了一个同步的 AI 系统，位于现有的仓库管理系统、企业资源规划、机器人和物联网数据之上，使团队能够获得实时、可解释的操作智能。</p>
<p>该蓝图包括专门用于设备资产操作、运营协调、安全合规、预测和文档处理的代理——所有这些都由一个中央仓库操作助手协调，该助手反映了仓库的实际运行方式，并将分散的数据转化为主动决策。</p>
<p>例如，主管可以用自然语言询问：“为什么打包速度慢？” 助手分析设备状态、任务队列和人员数据，以突出瓶颈，展示支持证据，并建议诸如重新平衡工作或调整任务优先级等行动。</p>
<p>该蓝图还提供生产级能力——包括基于角色的访问控制和确保建议符合政策的保护措施——以便运营团队可以信任 AI 来帮助协调真实设备和安全关键决策。</p>
<p>通过针对指标来检测和解决问题及安全事件，以及确保按时履行订单和遵守服务水平协议——MAIW 帮助仓库从不断的紧急处理转向更可预测、数据驱动的班次。</p>
<p>像 Kinetic Vision 这样的合作伙伴，一家产品和技术开发公司，可以利用 MAIW 蓝图进行创新，解决零售供应链中存在的数十年问题。</p>
<p>“图表和图形是过去的事，我们需要预测和建议的行动，” Kinetic Vision 首席执行官 Jeremy Jarrett 表示。“NVIDIA MAIW 蓝图将使您能够以更中心化的方式回答问题并推动决策。”</p>
<h2><strong>解决稀疏产品数据</strong></h2>
<p>零售目录丰富 NVIDIA 蓝图可以帮助各类企业实现更丰富和准确的产品入驻，以及提供本地化营销。</p>
<p>零售商常常面临 “稀疏数据” 问题：产品图片伴随的文本极少或不一致，团队花费大量时间撰写标题、描述和属性，然后为每个市场和活动进行定制。</p>
<p>该蓝图通过使用生成性 AI 来创建高质量、结构化、本地化和品牌一致的产品内容，以大规模解决这一问题。</p>
<p>例如，想象一家家居用品零售商试图用一组基本的陶瓷杯照片更新他们的在线商店。借助 NVIDIA Nemotron 视觉语言模型（VLM），作为零售目录丰富蓝图的一部分，这些照片可以通过 VLM 处理，以开发产品元数据，如颜色、材料、容量、风格和使用案例。</p>
<p>从单一图像，系统可以生成本地化的产品标题和描述，提取并规范搜索和推荐系统的属性，以改善 SEO 和 GEO，并创建与文化相关的 2D 生活方式图像和互动 3D 资产。在幕后，一个 AI“评审” 检查输出的质量和一致性。</p>
<p>此外，零售目录丰富蓝图可以通过应用品牌声音、语气和分类指令，结合产品图像和目标地区，创建丰富的品牌营销内容。该蓝图利用这些品牌指南生成丰富的产品标题和描述、本地化的类别和标签，以及针对该意图量身定制的文化适宜的生活方式图像变体。</p>
<h2><strong>Grid Dynamics 的 NVIDIA 蓝图驱动解决方案</strong></h2>
<p>公司已经在 NVIDIA 的零售蓝图的帮助下创建自己的产品。</p>
<p>全球技术咨询公司 Grid Dynamics 构建了一个目录丰富和管理系统，利用零售目录丰富 NVIDIA 蓝图，提高大型零售商的商品内容和 SKU 状态的准确性。</p>
<p>“搜索的质量和客户浏览体验的质量直接取决于目录数据的质量，” Grid Dynamics 的首席技术官 Ilya Katsov 说。“对于所有拥有数字化存在的零售商来说，确保他们的目录具有尽可能丰富和一致的属性是一个非常关键的问题——我们的解决方案自动化了这一过程，因此他们不需要进行人工审核。”</p>
<p>对于拥有庞大产品目录的大型零售商来说，属性可能会缺失或不正确。与不同目录结构的新供应商对接可能会进一步混淆数据——导致销售不准确、客户沮丧，并最终失去客户忠诚度。</p>
<p>这就是 Grid Dynamics 解决方案发挥作用的地方。</p>
<p>“我们的解决方案使产品目录更易被发现，同时让品牌能够在大规模上执行他们的商业规则，” Grid Dynamics 的首席软件工程师 Dan Guja 说。“通过在整个目录中应用 AI 驱动的商业规则，品牌可以提高数据质量、明确客户意图信号，并展示客户真正想要的产品。”</p>
<h2><strong>拼凑 NVIDIA 零售管道</strong></h2>
<p>MAIW 和目录丰富 NVIDIA 蓝图是重新构想从仓库到消费者工作流程的更大倡议的一部分，在每个层级都采用 AI 基础设施。</p>
<p>在后端，MAIW 蓝图帮助管理者和仓库工作人员处理日常供应和数据管理任务，而目录丰富 NVIDIA 蓝图则让数字团队可以轻松地通过点击按钮来策划风格化的 SKU 页面。此外，Nemotron-Personas-USA 开源数据集可用于解决方案的开发和训练，提高各种购物人群的合成生成数据的多样性。</p>
<p>在前端，之前发布的代理型 NVIDIA 零售购物助手蓝图可以使产品发现和客户的购物体验变得对话化、更加轻松和愉悦，充当零售专家。</p>
<p>“下一步是在仓库和商店运营中嵌入物理 AI 层，使智能代理能够看到、推理并应对现实世界的库存和供应链挑战，” Tarik Hammadou 说。“通过训练具备计算机视觉等能力的物理代理，我们正朝着更具适应性和自主性的运营迈进。”</p>
<p>在 NVIDIA 技术博客上了解更多关于 MAIW 和零售目录丰富蓝图的信息。</p>

英伟达

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

南方两倍做多英伟达

南方两倍做空英伟达

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半导体 3 倍做多 - Direxion

<p>NVIDIA 推出了多智能体智能仓库（MAIW）和零售目录丰富 AI 蓝图，以增强零售运营。MAIW 蓝图旨在通过整合 AI 来简化仓库工作流程，提供实时运营智能，解决库存管理和人员配置等问题。零售目录丰富蓝图利用生成式 AI 通过从稀疏数据中创建结构化、本地化内容来改善产品入驻和营销。这些创新旨在降低集成成本，提高零售价值链的效率，并计划在全国零售联合会的盛会上进行演示</p>

<p>Every “that was easy” shopping moment is made possible by teams working to hit shipping deadlines, scrambling to fix missing product details and striving to provide curated shopping experiences.</p>
<div class="lb-trans"><p>每一个 “这太简单了” 的购物时刻，都是由团队努力赶上发货截止日期、忙于修复缺失的产品细节以及努力提供精心策划的购物体验所实现的。</p>
</div><p>Behind the scenes, workers are dealing with the reality of aging systems, siloed data and rising customer expectations — a combination that makes consistency and speed harder to deliver with every new season and added stock-keeping unit (SKU).</p>
<div class="lb-trans"><p>在幕后，工作人员正在应对老化系统、孤立数据和不断上升的客户期望的现实——这种组合使得在每个新季节和增加的库存单位（SKU）中，保持一致性和速度变得更加困难。</p>
</div><p>New Multi-Agent Intelligent Warehouse (MAIW) and Retail Catalog Enrichment NVIDIA Blueprints are designed to turn this dynamic system into an advantage. These open-source developer references, launched today, empower developers to customize AI-powered solutions for the retail value chain, from warehouse to wardrobes.</p>
<div class="lb-trans"><p>新的多智能体智能仓库（MAIW）和零售目录丰富 NVIDIA 蓝图旨在将这一动态系统转变为优势。这些今天发布的开源开发者参考资料，使开发者能够定制针对零售价值链的人工智能解决方案，从仓库到衣橱。</p>
</div><p>“Building with these blueprints will reduce the cost of integration and help our customers and partners enable applications fast,” said Tarik Hammadou, director of developer relations for AI for retail and consumer packaged goods at NVIDIA. “They unlock the efficiency and enterprise‑grade scale the retail industry needs to compete.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“使用这些蓝图进行构建将降低集成成本，并帮助我们的客户和合作伙伴快速启用应用程序，” NVIDIA 零售和消费品人工智能开发者关系总监 Tarik Hammadou 表示。“它们解锁了零售行业所需的效率和企业级规模，以便进行竞争。”</p>
</div><p>The blueprints will be showcased next week at the National Retail Federation: Retail’s Big Show.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些蓝图将在下周的全国零售联合会：零售盛会中展示。</p>
</div><h2><strong>Easing Warehouse Workflows</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>简化仓库工作流程</strong></h2>
</div><p>Warehouses are dynamic spaces with many moving parts, from boxes carrying a variety of retail goods to massive machines and workers fulfilling thousands of daily orders. Issues can arise in an instant — from out-of-stock items to cleanups needed in aisle four.</p>
<div class="lb-trans"><p>仓库是一个动态空间，拥有许多活动的部分，从装载各种零售商品的箱子到履行数千个每日订单的巨大机器和工人。问题可能瞬间出现——从缺货商品到需要清理的过道四。</p>
</div><p>An ongoing issue within this workspace is a disconnect between the IT and operational technology (OT) layers. This gap bars managers from easily handling problems such as accurately measuring product inventory, efficiently pinpointing technology issues and deploying enough workers to areas that need extra help.</p>
<div class="lb-trans"><p>这个工作空间中一个持续存在的问题是 IT 和运营技术（OT）层之间的脱节。这一差距使得管理者无法轻松处理诸如准确测量产品库存、有效定位技术问题以及将足够的工人部署到需要额外帮助的区域等问题。</p>
</div><p>“The idea of having an agentic AI layer on the IT or OT level is not efficient, but having agents in between IT and OT allows the AI agents to act as the coordinators,” said Hammadou.</p>
<div class="lb-trans"><p>“在 IT 或 OT 层上拥有一个智能 AI 层的想法并不高效，但在 IT 和 OT 之间拥有代理可以让 AI 代理充当协调者，” Hammadou 说。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/01/screenshot_2026-01-08_155834-1680x946.png" alt="" original-src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/01/screenshot_2026-01-08_155834-1680x946.png"/></p>
<p>A look inside the MAIW Blueprint.</p>
<div class="lb-trans"><p>MAIW 蓝图内部的视图。</p>
</div><p>The NVIDIA MAIW blueprint delivers a synchronized AI system that sits above existing warehouse management systems, enterprise resource planning, robotics and IoT data, so teams gain real-time, explainable operational intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA MAIW 蓝图提供了一个同步的 AI 系统，位于现有的仓库管理系统、企业资源规划、机器人和物联网数据之上，使团队能够获得实时、可解释的操作智能。</p>
</div><p>The blueprint comprises specialized agents for equipment asset operations, operations coordination, safety compliance, forecasting and document processing — all orchestrated by a central warehouse operational assistant that mirrors how warehouses actually run and turns fragmented data into proactive decision-making.</p>
<div class="lb-trans"><p>该蓝图包括专门用于设备资产操作、运营协调、安全合规、预测和文档处理的代理——所有这些都由一个中央仓库操作助手协调，该助手反映了仓库的实际运行方式，并将分散的数据转化为主动决策。</p>
</div><p>For example, a supervisor can ask in natural language, “Why is packing slow?” and the assistant analyzes equipment status, tasks queues and staffing data to highlight the bottleneck, shows the supporting evidence and recommends actions such as rebalancing work or adjusting task priorities.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，主管可以用自然语言询问：“为什么打包速度慢？” 助手分析设备状态、任务队列和人员数据，以突出瓶颈，展示支持证据，并建议诸如重新平衡工作或调整任务优先级等行动。</p>
</div><p>The blueprint also provides production-grade capabilities — including role-based access control and guardrails to keep recommendations within policy — so operations teams can trust AI to help coordinate real equipment and safety-critical decisions.</p>
<div class="lb-trans"><p>该蓝图还提供生产级能力——包括基于角色的访问控制和确保建议符合政策的保护措施——以便运营团队可以信任 AI 来帮助协调真实设备和安全关键决策。</p>
</div><p>By targeting metrics to detect and resolve issues and safety incidents, as well as ensure on-time order fulfillment and service level agreement adherence — MAIW helps warehouses move from constant fire drills to more predictable, data-driven shifts.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过针对指标来检测和解决问题及安全事件，以及确保按时履行订单和遵守服务水平协议——MAIW 帮助仓库从不断的紧急处理转向更可预测、数据驱动的班次。</p>
</div><p>Partners such as Kinetic Vision, a product and technology development firm, can use the MAIW blueprint to innovate and tackle decades-long issues in retail supply chains.</p>
<div class="lb-trans"><p>像 Kinetic Vision 这样的合作伙伴，一家产品和技术开发公司，可以利用 MAIW 蓝图进行创新，解决零售供应链中存在的数十年问题。</p>
</div><p>“Chart and graphs are yesterday, we need predictions and prescribed actions,” said Jeremy Jarrett, CEO of Kinetic Vision. “The NVIDIA MAIW blueprint would allow you to have more of a central way to answer questions and prompt decision-making.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“图表和图形是过去的事，我们需要预测和建议的行动，” Kinetic Vision 首席执行官 Jeremy Jarrett 表示。“NVIDIA MAIW 蓝图将使您能够以更中心化的方式回答问题并推动决策。”</p>
</div><h2><strong>Resolving Sparse Product Data</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>解决稀疏产品数据</strong></h2>
</div><p>The Retail Catalog Enrichment NVIDIA Blueprint can help businesses of all sizes achieve richer and accurate product onboarding, as well as deliver localized marketing.</p>
<div class="lb-trans"><p>零售目录丰富 NVIDIA 蓝图可以帮助各类企业实现更丰富和准确的产品入驻，以及提供本地化营销。</p>
</div><p>Retailers often face a “sparse data” problem: product images arrive with minimal or inconsistent text, and teams spend large amounts of time writing titles, descriptions and attributes, then customizing them for each market and campaign.</p>
<div class="lb-trans"><p>零售商常常面临 “稀疏数据” 问题：产品图片伴随的文本极少或不一致，团队花费大量时间撰写标题、描述和属性，然后为每个市场和活动进行定制。</p>
</div><p>The blueprint addresses this by using generative AI to create high-quality, structured, localized and brand-aligned product content at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>该蓝图通过使用生成性 AI 来创建高质量、结构化、本地化和品牌一致的产品内容，以大规模解决这一问题。</p>
</div><p>For example, imagine a home goods retailer trying to update their online storefront with a basic set of ceramic mug photos. With an NVIDIA Nemotron vision language model (VLM), part of the Retail Catalog Enrichment Blueprint, the photos can be fed through the VLM to develop product metadata such as color, material, capacity, style and use cases.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，想象一家家居用品零售商试图用一组基本的陶瓷杯照片更新他们的在线商店。借助 NVIDIA Nemotron 视觉语言模型（VLM），作为零售目录丰富蓝图的一部分，这些照片可以通过 VLM 处理，以开发产品元数据，如颜色、材料、容量、风格和使用案例。</p>
</div><p>From a single image, the system can then generate localized product titles and descriptions, extract and normalize attributes for search and recommendation systems for improved SEO and GEO, and create culturally relevant 2D lifestyle imagery and interactive 3D assets. Behind the scenes, an AI “judge” checks outputs for quality and consistency.</p>
<div class="lb-trans"><p>从单一图像，系统可以生成本地化的产品标题和描述，提取并规范搜索和推荐系统的属性，以改善 SEO 和 GEO，并创建与文化相关的 2D 生活方式图像和互动 3D 资产。在幕后，一个 AI“评审” 检查输出的质量和一致性。</p>
</div><p>In addition, the Retail Catalog Enrichment Blueprint can create rich, on-brand marketing content by applying brand voice, tone and taxonomy instructions via prompts, alongside the product image and a target locale. The blueprint uses those brand guidelines to generate enriched product titles and descriptions, localized categories and tags, and culturally appropriate lifestyle image variations tailored to that intent.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，零售目录丰富蓝图可以通过应用品牌声音、语气和分类指令，结合产品图像和目标地区，创建丰富的品牌营销内容。该蓝图利用这些品牌指南生成丰富的产品标题和描述、本地化的类别和标签，以及针对该意图量身定制的文化适宜的生活方式图像变体。</p>
</div><h2><strong>Grid Dynamics’ NVIDIA Blueprint-Powered Solution</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Grid Dynamics 的 NVIDIA 蓝图驱动解决方案</strong></h2>
</div><p>Companies are already creating their own products with the help of NVIDIA’s retail blueprints.</p>
<div class="lb-trans"><p>公司已经在 NVIDIA 的零售蓝图的帮助下创建自己的产品。</p>
</div><p>Global tech consulting firm Grid Dynamics has built a catalog enrichment and management system that increases the accuracy of item content and status of SKUs for large retailers, using the Retail Catalog Enrichment NVIDIA Blueprint.</p>
<div class="lb-trans"><p>全球技术咨询公司 Grid Dynamics 构建了一个目录丰富和管理系统，利用零售目录丰富 NVIDIA 蓝图，提高大型零售商的商品内容和 SKU 状态的准确性。</p>
</div><p>“The quality of the search and the quality of the browsing experience for customers directly depends on the quality of the catalog data,” said Ilya Katsov, chief technology officer of Grid Dynamics. “It’s a very critical problem for all retailers with a digital presence to ensure their catalogs have as rich and consistent of attributes as possible — and our solution automates this so they don’t need to do manual reviews.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“搜索的质量和客户浏览体验的质量直接取决于目录数据的质量，” Grid Dynamics 的首席技术官 Ilya Katsov 说。“对于所有拥有数字化存在的零售商来说，确保他们的目录具有尽可能丰富和一致的属性是一个非常关键的问题——我们的解决方案自动化了这一过程，因此他们不需要进行人工审核。”</p>
</div><p>For bigger retailers with massive product catalogs, attributes can be missing or incorrect. Onboarding new vendors with differing catalog structures can further jumble the data — leading to inaccurate sales, frustration and, eventually, a loss of customer loyalty.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于拥有庞大产品目录的大型零售商来说，属性可能会缺失或不正确。与不同目录结构的新供应商对接可能会进一步混淆数据——导致销售不准确、客户沮丧，并最终失去客户忠诚度。</p>
</div><p>This is where Grid Dynamics’ solution comes into play.</p>
<div class="lb-trans"><p>这就是 Grid Dynamics 解决方案发挥作用的地方。</p>
</div><p>“Our solution makes product catalogs more discoverable while giving brands the ability to enforce their business rules at scale,” said Dan Guja, principal software engineer at Grid Dynamics. “With AI-driven business rules applied across the catalog, brands can improve data quality, sharpen customer intent signals and surface products customers actually want.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们的解决方案使产品目录更易被发现，同时让品牌能够在大规模上执行他们的商业规则，” Grid Dynamics 的首席软件工程师 Dan Guja 说。“通过在整个目录中应用 AI 驱动的商业规则，品牌可以提高数据质量、明确客户意图信号，并展示客户真正想要的产品。”</p>
</div><h2><strong>Piecing Together the NVIDIA Retail Pipeline</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>拼凑 NVIDIA 零售管道</strong></h2>
</div><p>The MAIW and Catalog Enrichment NVIDIA Blueprints are part of a greater initiative to reimagine the warehouse-to-consumer workflow with AI infrastructure at each level.</p>
<div class="lb-trans"><p>MAIW 和目录丰富 NVIDIA 蓝图是重新构想从仓库到消费者工作流程的更大倡议的一部分，在每个层级都采用 AI 基础设施。</p>
</div><p>On the backend, the MAIW blueprint helps managers and warehouse workers in their daily supply and data management tasks, while the Catalog Enrichment NVIDIA Blueprint lets digital teams easily curate stylized SKU pages at the click of a button. Plus, the Nemotron-Personas-USA open-source dataset can be used in the development and training of solutions, improtving the diversity of synthetically generated data on a variety of shopper demographics.</p>
<div class="lb-trans"><p>在后端，MAIW 蓝图帮助管理者和仓库工作人员处理日常供应和数据管理任务，而目录丰富 NVIDIA 蓝图则让数字团队可以轻松地通过点击按钮来策划风格化的 SKU 页面。此外，Nemotron-Personas-USA 开源数据集可用于解决方案的开发和训练，提高各种购物人群的合成生成数据的多样性。</p>
</div><p>On the front end, the previously released agentic NVIDIA Retail Shopping Assistant Blueprint can make product discovery and customers’ shopping experience conversational, more effortless and enjoyable by serving as a retail expert.</p>
<div class="lb-trans"><p>在前端，之前发布的代理型 NVIDIA 零售购物助手蓝图可以使产品发现和客户的购物体验变得对话化、更加轻松和愉悦，充当零售专家。</p>
</div><p>“The next step is embedding a physical AI layer into warehouse and store operations, enabling intelligent agents to see, reason, and act on real-world inventory and supply-chain challenges,” said Tarik Hammadou. “By training physical agents with capabilities like computer vision, we’re moving toward more adaptive and autonomous operations.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“下一步是在仓库和商店运营中嵌入物理 AI 层，使智能代理能够看到、推理并应对现实世界的库存和供应链挑战，” Tarik Hammadou 说。“通过训练具备计算机视觉等能力的物理代理，我们正朝着更具适应性和自主性的运营迈进。”</p>
</div><p>Learn more about the MAIW and Retail Catalog Enrichment blueprints on the NVIDIA Technical Blog.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 NVIDIA 技术博客上了解更多关于 MAIW 和零售目录丰富蓝图的信息。</p>
</div>

NVIDIA Unveils Multi-Agent Intelligent Warehouse and Catalog Enrichment AI Blueprints to Power the Retail Pipeline

- NVIDIA 推出 MAIW 和零售产品目录增强蓝图，提升零售价值链效率。  
- 新蓝图利用 AI 构建定制化解决方案，解决库存管理和产品数据不足的问题。  
- 这些工具帮助企业实现实时决策，优化产品信息，提高客户体验。

英伟达发布多代理智能仓库和目录增强 AI 蓝图，以推动零售业的发展