京东物流“超脑3.0”指挥九款机器人协同作业,仓储到配送全流程无人化落地

京东物流推出升级版“超脑”大模型3.0,统一调度涵盖仓狼、异狼、独狼等9款自研机器人组成的“狼族”军团,实现从仓储拣选、冷链分拣、药房履约到末端配送的全链路无人化作业。其中仓狼支持2周极速部署,母狼健...

人工智能

在JDD大会现场,京东物流首次系统展示了其“超脑+狼族”机器人协同体系的最新进展。这套以工业级大模型为中枢、具身智能机器人为执行单元的系统,已覆盖仓储、分拣、运输、配送四大核心环节,并在真实业务场景中实现常态化运行。与过去单点自动化不同,此次升级的核心在于“统一指挥”——由“超脑”大模型3.0统筹调度数十种功能各异的机器人,使其从孤立作业转向跨环节协同响应。

“超脑”3.0并非单一模型,而是由五大供应链原生工业级大模型构成的集成体:PreX负责需求预测,OptiX完成全局优化决策,OmniX统一理解多模态现场信息,GeoX构建时空坐标系,EmbodiedX则将指令转化为机器人可执行动作。五者协同形成“感知—预测—决策—执行—反馈”的闭环。亿级包裹端到端路径规划的求解时间已从分钟级压缩至秒级,车辆自动化调度率达86%。该系统被定位为物流行业首个从仓储到配送全程由AI指挥的工业级应用集成体。

在具体硬件层面,京东物流“狼族”机器人阵容已扩展至9款产品、11款机型,覆盖从入库到送达的全部环节。其中多项属行业首创:

仓狼是行业首个适用于仓内复杂动态环境的移动拣选机器人。传统仓库自动化改造需停产6个月,而仓狼支持“2周极速部署”,无需对现有货架、通道进行结构性改造即可投入运行。它集智能拣选、巡检盘点与自主建图于一体,在商品形态多样、窄巷通行频繁的真实环境中,拣选准确率达99.9%,整仓覆盖率超85%,综合UPPH(每小时拣选件数)达80件,目前已在多个仓库常态化作业。

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冷链环节长期是自动化洼地。普通设备在零下20℃环境下频繁失灵,人员作业也极为困难。低温版智狼作为行业首个零下20℃料箱货到人解决方案,通过WOS全局智控系统、主动除霜技术与100%无接触供电,解决了低温停机难题。上线后冷库存储能力提升100%,作业效率提升200%,单均成本下降10%。

零售履约方面,母狼健康版是行业首个全流程一体化智能无人药房。传统药房依赖人工管理,夜间需专人值守,且多数自动化方案仅支持单一SKU或批次。母狼健康版打通药品入库、存储、分拣、出库全流程,首创混批次、混SKU智能存储逻辑,实现7×24小时无人值守,发药准确率99.9%,每小时可打包90单,同时保障100%合规溯源。

运输环节,独狼第六代智能配送车Plus版搭载L4级自动驾驶能力,采用一段式端到端方案,兼容轻图、无图及高精地图多种输入模式,显著降低对高精度地图的依赖。整车寿命超8年,续航200km,载重1000kg,已在数百个站点部署数千台,站点运输成本下降21%,周转效率提升50%。

京东物流“狼族”机器人产品矩阵图

配送末端,飞狼L05是行业首个支持全无人化运营的物流无人机。区别于需人工换电、装卸货与飞行干预的现有方案,飞狼L05可自动完成换电、装卸货箱、起飞降落全流程,并通过指挥控制系统实现无人机生命周期内的自动调度与健康管理。其载重5kg、航程40km、巡航速度72km/h,还可适配机械臂拓展功能。

值得注意的是具身智能机械臂“异狼”的规模化落地。它是全球唯一在仓储分拣中实现规模化应用的具身灵巧臂,配备近100种“手型”,可灵活抓取纸箱、矿泉水、米面油乃至软塌编织袋、鼓包气柱袋等非标物品。累计完成超1300万件真实包裹作业,已在多个场地实现7×24小时连续生产。

物流链条本质是连续动作:一件包裹需经历存储、拣选、码垛、分播、运输、配送六个环节。传统模式下各环节设备“各干各的”,缺乏统一调度与信息互通。京东物流以“狼群协同”为理念设计系统架构——每类机器人如狼群成员各司其职又紧密配合,通过“超脑”实现跨环节任务编排与资源动态调配。

仓狼机器人在真实仓库中执行拣选任务

这一实践直面物理世界AI落地的三大核心挑战:一是“读不懂”物理信息(如视觉识别包裹状态),二是“算不准”物理规律(如抓取力度控制),三是“容错低”(操作偏差即造成实际损失)。为应对这些难题,“超脑”3.0构建了决策AI、流程AI、物理AI三位一体的技术体系:决策AI求解全局最优,流程AI打通系统间指令流转,物理AI确保执行精准并实时反馈。

目前,京东物流已明确未来五年采购目标:300万台机器人、100万台无人车、10万架无人机。其目标不仅是提升单点效率,更是构建全球最大规模的具身机器人应用集群,支撑“全球最大物理世界运营中心”的建设。

行业观察指出,物流场景因任务重复性强、环境结构化程度相对较高,被视为具身智能最早落地的主战场之一。但真正实现“全链路无人化”仍面临系统集成、成本控制与场景泛化三重门槛。京东物流当前的路径选择——以自研大模型为中枢、多类型机器人分工协作、优先在高价值环节(如冷链、药房)突破——代表了一种务实推进的工业级AI落地范式。其成效最终将体现为履约时效提升、人力依赖降低与单位成本下降的量化结果,而非单纯的技术参数堆砌。