輝達AI技術革新歐洲零售業：從數位探索到實體營運

歐洲零售商正廣泛應用開放模型與實體智慧技術，涵蓋多種應用場景。從將推論成本降低九成的電商平台，到在數位分身中模擬不同機器人車隊協作的物流中心，這些技術正徹底改變零售業。

歐洲各地的零售業領導者和科技公司，正利用 NVIDIA 加速的開放模型和前沿模型，推動代理式商務、數位產品探索以及零售研發。這些創新應用帶來了顯著的成果。

Shopify 透過後續訓練開放模型，以極低的成本達到前沿水準的準確度。其工程師利用 NVIDIA Megatron Bridge 函式庫加速微調，並使用 NVIDIA NeMo RL 進行強化學習。Shopify 已對 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 進行後續訓練，用於整合至 Sidekick（Shopify 的商家 AI 助理）中的 GraphQL 子代理。

這個子代理會為 Sidekick 的多項功能檢索商店數據，包括 Sidekick Pulse，它能研究商家商店並提出改進建議。

在 Shopify 的內部基準測試中，經過後續訓練的模型在準確度上超越了領先的前沿模型，同時將服務成本降低了九成，回應速度也快了七倍。除了 Sidekick 之外，NVIDIA CCluster vLLM 推論優化軟體還幫助 Shopify 在其他五個應用場景中，實現了 4.5 倍的效能提升和高達 12 倍的推論成本降低，這些應用包括目錄豐富化、商家助理、電商購物模擬、產品分類以及商家與買家推薦。

歐洲領先的線上寵物零售商 Zooplus，與 Infosys 和 NVIDIA 技術合作，為代理時代重建了其產品探索堆疊。在 Zooplus 的 Amazon Web Services (AWS) 環境中部署的生產就緒原型，利用 NVIDIA Nemotron Retriever 函式庫進行語義搜尋，並結合 NVIDIA Blueprint 進行零售目錄豐富化以生成可搜尋的產品屬性，達到了 86% 的搜尋準確度。

Photoroom 與 Vestiaire Collective 合作部署後，其影像編輯 API 現在每天在 70 個國家處理約四萬張主要圖片，並在商品上架時進行標準化。經 Photoroom 處理的商品，其流動性提高了 5%，每個產品頁面的獨立瀏覽量也增加了 3% 到 7%。

該流程在搭載 TensorRT 和 Triton Inference Server 的 NVIDIA GPU 上運行，而 NVIDIA Dynamo Snapshot 則能幫助用戶快速應對需求高峰。

Omi 推出了 ProductDrop，這是一個將每個生成影像錨定到經批准的數位分身的流程，讓品牌能夠在整個產品目錄中擴展創意產出，同時避免引入產品錯誤。L’Oréal 正採用這種方法，在其 CreAItech 計畫中結合 Omi 的數位分身與生成的品牌環境。

Omi 在 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 上運行 TRELLIS 3D 資產生成，將推論速度提高了十倍，並將流程延遲降低了四倍。

此外，L’Oréal 也將 NVIDIA ALCHEMI 整合到其研究流程中，加速了最佳成分組合的發現。這使得從數月的實驗縮短為數小時的計算篩選，顯著提升了研發效率。

L’Oréal 也正與 Orbital Industries 的科學與工程作業系統 CurieOS 合作測試此方法，並使用其開源分子模擬模型 OrbMol-v2。OrbMol-v2 整合了 NVIDIA ALCHEMI Toolkit，並由 NVIDIA 加速運算提供支援，其速度比同類模型快五倍，錯誤率也比次優模型低 21%。

這種基於 AI 的工作流程使研究人員能夠在進行實驗室測試之前，識別出最有潛力溶解紫外線過濾器並優化性能的成分組合。

智慧商務軟體公司 Mirakl 在 NVIDIA GPU 上運行開放模型，無論是在其自有基礎設施還是透過 Scaleway 等歐洲雲端供應商。這確保了其技術自主性，避免了供應商鎖定，並提供了客戶期望的速度和規模。Mirakl 的 Catalog Transformer 將微調後的開放模型與專有服務結合，已上架超過七千萬件產品，將雜亂的供應商數據轉化為準確且組織良好的目錄。

NVIDIA 的實體 AI、數位分身和開放模型，正協助歐洲零售商和時尚品牌模擬零售環境、自動化倉儲營運，並提供虛擬試穿體驗。實體智慧技術讓在模擬中進行訓練成為可能。

Otto Group 將其在人工監督下的自主倉儲計畫，推進到德國哈爾登斯萊本最大的物流中心。該計畫是與 Reply 合作，基於 NVIDIA Omniverse 函式庫並運行於 Google Cloud 上。新的功能讓物流團隊能夠在任何實體實施之前，完全在模擬中設計、測試和優化倉儲營運。

ALLSIDES 推出了其 3D 數位分身工廠，這是一個自動化流程，能在數分鐘內將實體物件轉換為 SimReady 3D 數位分身。它能捕捉亞毫米級的幾何精確度、測量的物理特性以及在任何照明條件下都能保持準確度的完全可重新打光材料。這些數位分身是模擬整個商店 3D 佈局的基礎，也能在購物旅程和結帳時，無論環境光線如何，都能可靠地追蹤產品。

該平台基於 NVIDIA CUDA、OptiX 和 TensorRT 構建，已服務 adidas、Amazon、Nike、Zalando 和 Zara 等品牌。

CATCHES 與 AMIRI 合作部署 RealFit 後，在經過同類風格的季節性調整後，轉換率提高了 55%，加入購物車率提高了 80%，總銷售額也增長了 56%。該公司推出了 PredictiveFit，將基於物理的虛擬試穿技術擴展到零售商，同時也推出了 CASI，這是一個透過 WhatsApp 為客戶購物、造型和尺寸搭配的個人時尚代理。

CASI 由包括 NVIDIA Nemotron 3 在內的開放權重模型提供支援，並基於 NVIDIA Omniverse 和 Newton Physics Engine 構建。

在 GTC Berlin 大會上，Nebius 正在展示三款 NVIDIA 零售藍圖，這些藍圖均已開放搶先體驗，並在由 NVIDIA 加速的 Nebius 基礎設施上運行。

員工生產力代理工具：這是一個代理式助理，為店經理整合了排程、任務管理、庫存警報和營運洞察。

庫存模擬與優化：這個藍圖可以幫助零售商透過模擬需求情境、測試補貨策略以及在實際投入前優化庫存水平，從而減少庫存過剩和缺貨。

代理式微調飛輪：這是一個自我改進的循環，利用代理式工作流程持續生成訓練數據、微調開源模型，並將實際效能回饋到下一個訓練週期。

歡迎申請這些藍圖的搶先體驗，並了解更多關於 NVIDIA 針對零售和消費性包裝商品提供的技術。

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