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    京東物流在 JDD大會發(fā)布超腦大模型2.0,“自主進化”成物流技術(shù)應(yīng)用新范式

    9月25日JDD 大會“智馭未來”智能物流論壇,京東物流正式推出超腦大模型2.0。作為京東物流原生智能系統(tǒng)的核心進化成果,這款新品不僅標志著其 “大腦”從“輔助決策”向“空間 - 具身智能協(xié)同進化” 的代際跨越,更成為京東物流 “超腦 + 狼族” 戰(zhàn)略落地的關(guān)鍵中樞,為物流行業(yè)智能化升級提供了可落地的技術(shù)路徑。

    論壇上,京東物流大模型負責(zé)人詳細解讀了超腦大模型2.0的核心價值:“它的關(guān)鍵在于把‘看得見、算得準、能落地’的智能,貫穿到物流全鏈路每一環(huán)。”數(shù)據(jù)層面,其構(gòu)建1:1數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò),結(jié)合路況、天氣實現(xiàn)路由秒級優(yōu)化;模型層面融合多技術(shù),大促前可模擬百萬級訂單最優(yōu)解;具身智能則通過AR分揀指導(dǎo)等落地,使操作標準化提升15%,一線效率提升20%。

    具體而言,在數(shù)據(jù)貫通層面,“超腦大模型2.0” 通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時同步倉儲、運輸、配送全鏈路狀態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建與物理世界1:1映射的數(shù)字孿生物流網(wǎng)絡(luò),結(jié)合路況、天氣預(yù)警等動態(tài)信息自動預(yù)測運輸延誤風(fēng)險并調(diào)整路由,通過全域感知,讓物流網(wǎng)絡(luò)“看得見、算得準”。模型進化層面,它突破單一算法限制,融合運籌優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)與時空大模型,讓決策從 “被動響應(yīng)” 轉(zhuǎn)向 “主動預(yù)測”。具身智能層面,通過人機協(xié)同機制,超腦 2.0 能將決策落地到一線,比如AR輔助分揀中,視覺大模型自動定位貨物、語音助手實時指導(dǎo),同時實現(xiàn)無人車、無人機、機械臂的互聯(lián)互通;谏鲜鲞@三大能力,超腦大模型2.0形成 “精準感知-自主執(zhí)行-最優(yōu)決策-硬件融合”的智能四級躍遷。

    超腦大模型2.0的研發(fā)優(yōu)勢,源于京東物流不可復(fù)制的場景積淀。超腦大模型2.0的訓(xùn)練數(shù)據(jù),來自數(shù)億用戶、千萬sku在亞洲最大智能倉儲群的真實流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù),覆蓋全品類全場景。更關(guān)鍵的是其“進化能力”,能在數(shù)字孿生中推演極端場景,提前應(yīng)對供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)等長尾問題,這是實驗室模型難以企及的。

    人工智能的全面升維,不僅重塑了物流行業(yè)生態(tài),而且?guī)砹松虡I(yè)價值;“超腦大模型2.0”誕生的與圖時空大模型,促進了“與圖”數(shù)智時空平臺全方位的智能升維。依托京東千億級的人商地大數(shù)據(jù)庫和上千個供應(yīng)鏈場景,“與圖”具有全景GIS、精智地址、位域洞察三大升級功能,能夠以更清晰的可視化地圖、更精確的結(jié)構(gòu)化地址和更智能的營銷選址決策,幫助客戶找到各種運營場景下的“最優(yōu)地址”。目前,該平臺實現(xiàn)地理編碼準確率超98%、分單準確率99.98%,精準投放場景訂單增長25%,已幫助零售企業(yè)縮短80%門店選址周期、提升50%門店存活率,并為零售、家電、金融、保險和電力等多行業(yè)提供解決方案,并為百余品牌實現(xiàn)了降本提效。

    值得注意的是,“超腦大模型2.0”的能力并非孤立,而是與京東物流“狼族”智能硬件產(chǎn)品深度協(xié)同。“超腦是‘大腦’,狼族是‘手腳’,二者結(jié)合才能讓智慧物流落地。”負責(zé)人表示。超腦大模型2.0可構(gòu)建多智能設(shè)備交互機制,實現(xiàn)京東物流“狼族”(獨狼無人車、飛狼無人機、異狼機械臂)等之間的互聯(lián)互通,通過群體智能協(xié)作,提升物流供應(yīng)鏈作業(yè)系統(tǒng)的效率和靈活性。

    展望未來,京東物流將持續(xù)深化“人工智能+”在行業(yè)的持續(xù)落地。“超腦大模型 2.0 的發(fā)布只是起點,” 負責(zé)人強調(diào):“未來我們要推動物流行業(yè)從‘機械化’向‘認知化’跨越,不僅實現(xiàn)自身全鏈路降本增效,更要成為千行百業(yè)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的‘技術(shù)支柱’,為‘人工智能+’在物流行業(yè)的落地貢獻中國方案。”(張揚)

    (新媒體責(zé)編:zhangyang1125)

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