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）

在这里插入图片描述

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]}
}