英伟达助力欧洲零售业变革，从数字化发现到实体运营升级

欧洲零售商正在各类应用场景中使用开放模型和物理智能技术——从一个将推理成本削减90%的商务平台，到在数字孪生中模拟不同机器人车队协同运作的履行中心。

开放模型带来前沿成果

欧洲各地的零售领军企业和科技公司正在使用英伟达加速的开放模型和前沿模型，推动智能体商务、数字产品发现以及零售研发的进步。

Shopify对开放模型进行后训练，以极低的成本达到前沿级别的准确度。其工程师使用英伟达Megatron Bridge库实现更快的微调，并使用英伟达NeMo RL进行强化学习。Shopify已对英伟达Nemotron 3.5 Lightning进行后训练，用于集成在Sidekick（Shopify面向商家的AI助手）中的GraphQL子智能体。该子智能体为Sidekick的多项功能检索店铺数据，其中包括Sidekick Pulse，该功能可研究商家店铺并提出改进建议。

在Shopify内部基准测试中，经过后训练的模型在准确度上超越了一个领先的前沿模型，同时将服务成本降低了90%，响应速度提升了7倍。除Sidekick外，英伟达CCluster vLLM推理优化软件还帮助Shopify在另外五个应用场景中实现了4.5倍的性能提升和高达12倍的推理成本降低，这五个场景包括：目录丰富化、商家助手、电商购物模拟、产品分类以及商家与买家推荐。

欧洲领先的宠物用品在线零售商Zooplus，与Infosys和英伟达合作，为智能体时代重建了其产品发现技术栈。一个在Zooplus的亚马逊云科技（AWS）环境中部署的生产就绪原型，借助英伟达Nemotron Retriever库进行语义搜索，并使用英伟达零售目录丰富化蓝图生成可供搜索的产品属性，实现了86%的搜索准确率。

Photoroom公布了与Vestiaire Collective合作部署的成果：其图像编辑API如今可在商品发布环节对每张主图进行标准化处理，覆盖70个国家，每天处理约4万张图片。经Photoroom处理的商品挂牌，流通率提高了5%，每个商品页面的独立浏览量增加了3%至7%。该处理流程运行在搭载TensorRT和Triton推理服务器的英伟达GPU上，英伟达Dynamo Snapshot可帮助用户快速响应需求高峰。

Omi推出了ProductDrop工作流，该流程将每张生成图像锚定到经过审批的数字孪生体上，使品牌能够在整个产品目录范围内扩展创意产出，同时不会产生产品错误。欧莱雅正在使用这一方案，在其CreAItech项目中将Omi的数字孪生技术与生成的品牌环境相结合。Omi在搭载英伟达RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU上运行TRELLIS三维资产生成，推理速度提升10倍，流程延迟降低4倍。

此外，欧莱雅正通过将英伟达ALCHEMI整合到其研究工作流中，加速发现最佳成分组合，将原本需要数月的实验过程缩短为数小时的计算筛选。

欧莱雅还在与Orbital Industries（一家提供科学与工程领域操作系统的公司）合作测试CurieOS方案，使用其开源分子模拟模型OrbMol-v2。该模型与英伟达ALCHEMI工具包集成，并由英伟达加速计算驱动，其速度比同类模型快5倍，误差比同类最佳模型低21%。这一基于AI的工作流使研究人员能够在投入实验室测试之前，识别出最有潜力的成分组合，用于紫外线过滤剂的溶解及性能优化。

智能商务软件公司Mirakl在英伟达GPU上运行开放模型，既使用自有基础设施，也借助欧洲云服务商如Scaleway的基础设施。这使其技术保持自主可控，避免了供应商锁定，并能满足客户对速度与规模的期望。Mirakl的Catalog Transformer将微调后的开放模型与专有服务相结合，已接入超过7000万件商品，将杂乱的供应商数据转化为准确、有序的商品目录。

物理智能助力仿真训练

英伟达物理AI、数字孪生和开放模型，帮助欧洲零售商和时尚品牌模拟零售环境、实现仓库运营自动化，并提供虚拟试穿体验。

Otto集团在人工监督下的自主仓库项目取得进展——该项目与Reply合作，基于英伟达Omniverse库构建，并运行在谷歌云上——如今已扩展到该集团位于德国哈尔登斯莱本的最大履行中心。新功能使物流团队能够在实际实施之前，完全在仿真环境中设计、测试和优化仓库运营。

ALLSIDES推出了三维数字孪生工厂：一条自动化流程，可在数分钟内将实体物品转化为SimReady三维数字孪生体，捕捉亚毫米级几何精度、实测物理属性以及在任何光照条件下均能保持准确的完全可重新打光材质。这些数字孪生体为在三维空间中模拟整个门店布局奠定了基础，同时也用于在购物全程及结账环节中可靠地追踪商品，不受环境光照影响。该平台基于英伟达CUDA、OptiX和TensorRT构建，目前已为阿迪达斯、亚马逊、耐克、Zalando和Zara等品牌提供服务。

CATCHES公布了其与AMIRI合作部署RealFit的生产实际效果：经季节性调整并与同类款式对比后，转化率提升55%，加购率提升80%，总销售额增长56%。该公司还推出了PredictiveFit，将基于物理原理的虚拟试穿技术扩展至零售商，以及CASI——一款通过WhatsApp为顾客提供购物、搭配和尺码建议的个人时尚智能体，该智能体由包括英伟达Nemotron 3等开放权重模型驱动，基于英伟达Omniverse和Newton物理引擎构建。

在Nebius展台探索英伟达全新零售蓝图

在GTC柏林大会上，Nebius展示了三款面向零售行业的英伟达蓝图，均已开放早期试用，并运行在由英伟达加速的Nebius基础设施上：

员工生产力智能体框架：一款为门店经理整合排班、任务管理、库存提醒和运营洞察的智能体助手。

库存模拟与优化：一款可帮助零售商通过建模需求场景、测试补货策略和优化库存水平，在实际投入之前减少库存积压和缺货情况的蓝图。

智能体微调飞轮：一个自我优化循环系统，利用智能体工作流持续生成训练数据、微调开源模型，并将实际运行表现反馈至下一轮训练周期。

申请蓝图的早期试用权限，了解更多英伟达面向零售及消费品行业的技术信息。

请参阅软件产品信息相关声明。