仓库内，系统自动调整拣货优先级，将发往同一方向的订单集中处理；流水线上，" 异狼 " 灵巧臂自主调节抓取力度，实现海量包裹精准分拣；道路上，" 独狼 " 无人车穿梭自如，凭借 L4 级端到端智驾方案完成精准配送……
在京东物流 " 亚洲一号 " 北京智能产业园内，仓储、搬运、分拣等环节各自有序运转，又通过一套 AI 系统实现协同联动。这套贯通物流全链路的 " 神经系统 "，正是京东物流 " 超脑 " 大模型 3.0（以下简称 " ‘超脑’ 3.0"）。
长期以来，物流行业的数字化、智能化改造多集中于单个环节。随着 AI 技术不断发展，仓储、运输、分拣、配送等环节的智能化水平持续提升，但各环节之间仍缺少有效的 " 神经连接 "。一个包裹从入仓到送达，需要跨越数十个业务系统，由于数据分散、标准不一，跨环节协同仍面临挑战。针对这一难题，行业内已有企业开始探索用 AI 打通物流全链路，推动各环节从单点智能向协同联动转变。
今年 8 月，京东物流推出 " 超脑 "3.0。据介绍，该大模型是物流行业首个从仓储到配送全程由 AI" 指挥 " 的工业级大模型应用集成体，也是 AI 大模型在供应链全链路全流程最大规模的应用。
京东物流相关负责人介绍，" 超脑 "3.0 由 PreX 预测、OptiX 决策、OmniX 多模态、GeoX 时空、EmbodiedX 具身五大供应链原生工业级大模型协同构成，搭建起决策 AI、流程 AI、物理 AI 三位一体的技术体系。
" 与过去最大的不同在于，‘超脑’ 3.0 使得 AI 不再是某个环节的‘加速器’，而是全链路的‘调度中枢’。" 上述负责人告诉记者，决策 AI、流程 AI、物理 AI 三位一体的技术体系，正是该大模型实现跨环节协同的核心。
如果把 " 超脑 "3.0 想象成一个人，那么决策 AI 就相当于人的 " 大脑 "。以 " 双十一 " 场景为例，若某个区域订单突然暴增，" 超脑 "3.0 提前几小时就能预判相关变化，并由决策 AI 算出应对方案。
" 决策 AI 可以将订单、仓网、车辆、位置等多模态信息统一建模，由 PreX 预测大模型预判供需变化，OptiX 决策大模型在时效、成本等复杂约束下求解全局最优，比如在哪里建仓、覆盖哪些区域、库存如何分布。" 京东物流相关负责人说，当订单、道路或运力发生实时变化时，" 超脑 "3.0 可在秒级完成亿级包裹的决策更新，车辆自动化调度率达 86%。
流程 AI 则相当于 " 神经系统 "，负责将决策指令转化为仓储、分拣、运输等环节能够执行的命令。" 以往，供应链的数据分散在不同系统，同一业务对象在各环节定义各异，流程 AI 则通过打通数据，统一了人、货、车、仓、单、设备的定义和规则，让不同系统有了‘共同语言’。" 上述负责人说。
供应链作业最终还是要落到真实的物理世界。京东物流相关负责人告诉记者，面对形态各异的包裹、动态变化的道路和复杂的多设备协同，物理 AI 不仅要 " 看见 "，还要 " 理解并预测 "。
他进一步解释，OmniX 多模态大模型、GeoX 时空大模型可以结合视觉、力觉等传感器理解现场状态，并通过世界模型预测不同动作的结果。在此基础上，通过 CyberX 物控引擎驱动 " 狼族 " 机器人根据现场变化动态调整行动，完成一线操作。
如今，在 " 超脑 "3.0 的调度下，" 狼族 " 机器人已经覆盖仓、拣、运、配等物流全链路。在仓储环节，" 仓狼 " 机器人能认出成千上万种商品，整仓覆盖率超 85%；分拣环节，" 异狼 " 灵巧臂累计抓取超过 1500 万个包裹，分拣准确率达 99.9%；运输和配送环节，" 独狼 " 无人车已在全国多地规模化部署，站点运输成本下降 21%。
从企业的实践看，AI 正从仓储、分拣等单个作业环节向物流全链路协同延伸。同时，行业的发展也对物流设施设备数智化升级提出了更高要求。今年 8 月，国家发展改革委、交通运输部联合印发《物流网建设实施方案》，提出加快物流设施设备数智化转型升级，鼓励发展基于设施设备运行数据、货物流转信息数据的物流领域人工智能大模型，促进实现 " 人工智能 +" 物流综合调度，加快推进商业化应用。
业内专家认为，未来，随着物流网建设持续推进，人工智能大模型将进一步融入物流枢纽、仓储设施和运输配送等场景，推动物流资源由分环节调度向全链路统筹的转变。（记者 倪润琢）
来源：经济参考报
