要实现真正意义上的"一键"，首先要解决的是信息输入问题。AI必须能像人一样"读懂"产品。这背后依 赖于两项核心技术：自然语言处理（NLP）和计算机视觉（Computer Vision）。当你上传一张产品图片 或一份供应商提供的PDF文档时，计算机视觉技术会迅速解析图片，识别出产品的颜色、款式、材质等 视觉属性。与此同时，NLP技术则会"阅读"文档中的文字描述，提取出型号、功能、规格等关键信息。 这个过程被称为数据提取与丰富。AI不仅是提取，更会进行"丰富"——它会根据已有的知识库，为产品 打上更精准、更符合消费者搜索习惯的标签，例如将一件"米色V领羊毛衫"自动关联上"秋冬穿搭"、"通 勤必备"、"柔软亲肤"等语义化标签。这从根本上改变了产品信息管理（PIM）的逻辑，将非结构化的 原始数据转化为了机器和消费者都能轻松理解的结构化资产。 生成式AI的点金之术 如果说数据提取是让AI看懂了产品，那么生成式AI（Generative AI）则赋予了它创造的"灵感"。仅仅将 产品信息罗列出来是远远不够的。根据 EMARKETER 的数据，已有58%的全球消费者使用生成式AI工 具替代传统搜索引擎进行产品研究。这意味着， ...