零售智能執行大模型架構設計：從空間建模到上下文推理，再到智能Agent
🧠 引言：零售智能執行的再定義
在傳統零售執行中，面對SKU數量龐雜、貨架布置多變、陳列標準難以落地等問題，靠人力巡檢或輕量識別模型已難以應對。新一代的多階段多模態大模型架構，不只是“識別什么”，更能“理解為什么”，并驅動后續的智能任務調度與決策反饋。
本文將從零售圖像的空間建模出發，結合上下文推理、智能Agent，逐步構建一個具有推理能力與業務可操作性的完整零售大模型系統。
📐 整體架構概覽：三階段協同
我們提出的架構體系分為三個階段：
1. 空間建模（Spatial Grounding）
2. 上下文推理（Unit Reasoning with COT + WaveFront）
3. 智能Agent（任務規劃 + 異常監測 + 對話服務）
圖：Retail Store Execution 大模型系統總覽（簡化示意圖）
📦 第一階段：空間建模與多模態 Grounding
🎯 目標任務：
- 商品單元（Unit）檢測與裁剪
- Price價簽檢測與OCR解析
- POSM物料識別（如限時促銷、堆頭等）
- 相對位置估計（層級/列）
- 像素到物理尺寸換算（Pixel/mm）
🧩 模塊設計建議：
| 模塊類型 | 說明 |
|---|---|
| Backbone | InternImage / SAM / DINO-Det |
| Grounding | BLIP2 / OWL-ViT for open-set text-image grounding |
| OCR識別 | PP-OCRv4 / Donut / LayoutLMv3 |
| 位置信息融合 | Positional Embedding + Heatmap Regression |
🧠 第二階段：上下文推理 + WaveFront 多單元并行解碼
🤖 核心思想：
從左上角開始，沿著對角線（WaveFront）并行推理每個Unit，每個Unit考慮鄰居信息與全局上下文，結合鏈式思維（COT）完成完整語義輸出。
🔄 每個Unit的推理輸入：
{"local_crop": unit_img,"neighbor_outputs": [left_unit, top_unit],"global_info": {"pixel_per_mm": 3.12,"shelf_structure": [[...]]}
}
? 輸出字段包括：
- SKU ID
- 價格（含單位與數值）
- POSM描述
- 相對位置（層級 + 左右）
- 尺寸（寬高 cm）
- Unit向量（供Agent或RAG系統調用）
🧭 第三階段：智能Agent編排 + 數據智能服務
📌 Agent主要功能：
| 功能模塊 | 能力描述 |
|---|---|
| 任務規劃 | 根據POG（計劃陳列）與ROG（實際陳列）差異，生成待執行任務 |
| 異常檢測 | 檢出錯陳、缺貨、錯價、POSM缺失等場景 |
| RAG服務 | 基于Unit向量與企業知識庫進行語義對齊與推理 |
| 智能對話 | 提供任務查詢、陳列指導、異常答疑等能力 |
這一階段將模型的結構化輸出轉化為可落地的運營執行建議，實現“AI輔助一線業務”的終極目標。
🧾 推薦的結構化輸出JSON格式
{"units": [{"position": [2, 3],"sku_id": "SKU-98765","price": 12.99,"posm": "限時滿減","place": {"shelf_level": 2,"relative_x": 0.68},"size_cm": {"width": 5.4,"height": 11.7},"unit_vector": [0.13, -0.82, ..., 0.45]}],"global_features": {"pixel_per_mm": 3.25,"shelf_embedding": [0.01, 0.97, ..., 0.03]}
}
🔮 未來演進方向
- 嵌入式輕量化版本（支持門店端部署）
- 與零售ERP/BI平臺集成，實現KPI自動生成
- 支持AR眼鏡 / 移動端拍攝輸入
- 多語言 / 多品類 / 多場景擴展（如藥店、電商倉等）
? 總結
本架構致力于將“多模態感知 + 上下文推理 + Agent反饋”融合為統一的零售執行智能系統，強調：
- 結構化輸出，打通識別到執行
- 推理能力強，支持異常識別與糾錯
- 模塊化設計，便于工程落地與未來升級
歡迎各位同行探討落地方式、數據閉環與產品集成方案。如果你正在打造下一代零售智能系統，希望這套架構能為你提供啟發和框架支撐。
📌 關注我，查看更多AI架構與多模態落地經驗！
)
