零售智能执行大模型架构设计：从空间建模到上下文推理，再到智能Agent
🧠 引言：零售智能执行的再定义
在传统零售执行中，面对SKU数量庞杂、货架布置多变、陈列标准难以落地等问题，靠人力巡检或轻量识别模型已难以应对。新一代的多阶段多模态大模型架构，不只是“识别什么”，更能“理解为什么”，并驱动后续的智能任务调度与决策反馈。
本文将从零售图像的空间建模出发，结合上下文推理、智能Agent，逐步构建一个具有推理能力与业务可操作性的完整零售大模型系统。
📐 整体架构概览：三阶段协同
我们提出的架构体系分为三个阶段：
1. 空间建模（Spatial Grounding）
2. 上下文推理（Unit Reasoning with COT + WaveFront）
3. 智能Agent（任务规划 + 异常监测 + 对话服务）
图：Retail Store Execution 大模型系统总览（简化示意图）
📦 第一阶段：空间建模与多模态 Grounding
🎯 目标任务：
- 商品单元（Unit）检测与裁剪
- Price价签检测与OCR解析
- POSM物料识别（如限时促销、堆头等）
- 相对位置估计（层级/列）
- 像素到物理尺寸换算（Pixel/mm）
🧩 模块设计建议：
| 模块类型 | 说明 |
|---|---|
| Backbone | InternImage / SAM / DINO-Det |
| Grounding | BLIP2 / OWL-ViT for open-set text-image grounding |
| OCR识别 | PP-OCRv4 / Donut / LayoutLMv3 |
| 位置信息融合 | Positional Embedding + Heatmap Regression |
🧠 第二阶段：上下文推理 + WaveFront 多单元并行解码
🤖 核心思想：
从左上角开始，沿着对角线（WaveFront）并行推理每个Unit，每个Unit考虑邻居信息与全局上下文，结合链式思维（COT）完成完整语义输出。
🔄 每个Unit的推理输入：
{
"local_crop": unit_img,
"neighbor_outputs": [left_unit, top_unit],
"global_info": {
"pixel_per_mm": 3.12,
"shelf_structure": [[...]]
}
}
✅ 输出字段包括：
- SKU ID
- 价格（含单位与数值）
- POSM描述
- 相对位置（层级 + 左右）
- 尺寸（宽高 cm）
- Unit向量（供Agent或RAG系统调用）
🧭 第三阶段：智能Agent编排 + 数据智能服务
📌 Agent主要功能：
| 功能模块 | 能力描述 |
|---|---|
| 任务规划 | 根据POG（计划陈列）与ROG（实际陈列）差异，生成待执行任务 |
| 异常检测 | 检出错陈、缺货、错价、POSM缺失等场景 |
| RAG服务 | 基于Unit向量与企业知识库进行语义对齐与推理 |
| 智能对话 | 提供任务查询、陈列指导、异常答疑等能力 |
这一阶段将模型的结构化输出转化为可落地的运营执行建议，实现“AI辅助一线业务”的终极目标。
🧾 推荐的结构化输出JSON格式
{
"units": [
{
"position": [2, 3],
"sku_id": "SKU-98765",
"price": 12.99,
"posm": "限时满减",
"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]
}
}
🔮 未来演进方向
- 嵌入式轻量化版本（支持门店端部署）
- 与零售ERP/BI平台集成，实现KPI自动生成
- 支持AR眼镜 / 移动端拍摄输入
- 多语言 / 多品类 / 多场景扩展（如药店、电商仓等）
✅ 总结
本架构致力于将“多模态感知 + 上下文推理 + Agent反馈”融合为统一的零售执行智能系统，强调：
- 结构化输出，打通识别到执行
- 推理能力强，支持异常识别与纠错
- 模块化设计，便于工程落地与未来升级
欢迎各位同行探讨落地方式、数据闭环与产品集成方案。如果你正在打造下一代零售智能系统，希望这套架构能为你提供启发和框架支撑。
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