针对新零售行业数字化转型痛点，拔俗网络推出基于深度学习的商品需求预测与库存优化系统。该方案通过整合多维度消费数据构建动态定价模型，运用时序神经网络解析历史销售波动规律，结合货架生命周期算法实现精准补货预警。系统采用微服务架构设计，支持与ERP/CRM系统无缝对接，可承载日均百万级并发访问请求。核心模块包含用户画像引擎、促销敏感度分析器及损耗率模拟器，通过强化学习持续迭代策略参数。前端呈现采用可视化看板实时展示热力图分布、滞销品预警及跨区域调拨建议，后端部署自动化工作流引擎驱动采购订单生成。针对连锁商超场景特别开发了门店集群协同算法，有效平衡各网点库存水位与物流成本。系统内置A/B测试框架，可并行验证多种运营策略的市场反馈效果。通过边缘计算节点实现线下终端设备的低延迟交互，配合区块链存证确保供应链数据可信度。拔俗网络的技术团队深度优化了分布式特征存储方案，使模型训练效率提升40%，推理响应时间缩短至亚秒级。该解决方案已通过国家信息安全等级保护三级认证，支持私有化部署与混合云架构，为零售企业构建自主可控的智能决策中枢。