日本国家松下连接集团旗下专注于供应链AI的美国企业Blue Yonder于当地时间18日宣布，基于NVIDIA的“NVIDIA Nemotron”平台，构建了专门用于自律供应链的AI代理开发加速平台——“Model Training Factory”。

Model Training Factory是一个高度针对供应链的AI模型微调（追加学习）与测试的复现模型训练平台。

经过训练的模型群能够以供应链专家同等水平，稳定执行高附加值任务。这些模型通过追加学习和构建，能够处理供应链中复杂且多步骤的工作流程，与人工操作员协同工作，并通过评估确保高质量结果。通过代理型AI访问的这些模型，最终实现供应链流程的自律运行，支持仓库管理、供需计划、运输、商品政策及网络运营等所有决策。

Blue Yonder与NVIDIA合作，针对代理开发对Nemotron开源模型进行微调，结合NVIDIA的Nemotron开源模型和NeMo AI工具，以及Blue Yonder在供应链决策数据和运营方面的专业知识，共同构建并部署系统。

Blue Yonder指出，供应链决策极其复杂，涵盖数千个仓库、运输线路和门店，需满足低延迟和高精度要求。下一代AI助手通过更高级精准的AI和代理型AI的速度，帮助组织更快分析供应链动态。企业正从使用AI助手，逐步转向利用具备识别、推理、工具使用能力，并能与人工操作员协同以机器速度响应的专业代理团队。

与此同时，支持大规模执行的“成本”也在迅速变化。随着编码AI代理应对推理需求（设计、编码、调试、测试的自主计算过程），在生产环境运行大型前沿模型的成本持续上升。

Model Training Factory采用混合方法应对这一挑战。在需要广泛能力的场景下使用前沿模型，并结合为供应链定制的模型协同工作，以更低成本实现各工作流程所需的精度和速度。

Blue Yonder利用NVIDIA的代理型AI技术栈构建Model Training Factory。以Nemotron开源模型为基础，使用NVIDIA NeMo Agent Toolkit进行代理构建、评估及协同操作。

Nemotron提供多种规模的模型系列，能够根据业务需求调整模型大小，实现从优化高频仓库决策的紧凑模型，到支持复杂多步骤计划的大型模型的灵活应用。

每个模型都被训练成特定任务的“专家”，旨在通过代理型AI决策实现特定成果。模型在投入生产前及持续改进过程中，均依据严格评估标准进行测试。训练过程中使用的是合成数据，而非客户数据。

Blue Yonder计划首先部署支持仓库管理工作流程的模型，涵盖仓库管理系统（WMS）中的配货不足、库存异常处理、交期紧急度以及场内和入库拖车的整体库存管理。这些是仓库内频繁发生的决策流程，其速度和精度直接影响交期遵守率、库存缺货和订单周期时间。未来模型将扩展至Blue Yonder更广泛的解决方案组合。

Model Training Factory将运营专业知识转化为可复用的AI训练数据，并以可复现的方式将这些见解扩展并整合到供应链多个领域。首批模型预计于2026年下半年通过Blue Yonder Cognitive Solutions推向客户生产环境。