具身智能落地物流行业的最大难题，被京东物流撕开一道裂缝

在科技领域，物流行业常被视为最不“性感”的赛道之一——任务链条冗长、协作环节繁杂、人力投入巨大……这些似乎都让“智慧物流”在产业数字化浪潮中，缺少了几分颠覆性的光芒。

然而，随着具身智能火爆，智慧物流又迎来新的想象空间。

行业逐渐形成共识：智慧物流的终极挑战，不能只依赖于强大的“智能决策”（大脑），更不能仅靠单一的“自动化执行”（手脚），而在于“脑”与“手”之间如何实现无缝衔接、双向赋能。

可现实却是，许多企业仍面临一个技术层面的“结构性难题”：算法平台与自动化设备彼此割裂，最优策略往往难以精准落地，而执行端的数据沉淀也十分碎片化，更不用说实时、有效地反哺决策系统，形成一个可持续进化的智能闭环。

这意味着，物流智能化的“最后一块拼图”，正是“认知”与“执行”的高度统一。

9 月 25 日，在 JDD 2025 京东全球科技探索者大会上，京东物流正式发布“超脑 2.0”与“异狼”系列新品，旨在填补这一关键空白。通过“超脑 + 狼族”的软硬一体化协同，京东物流的智能体系正从“模块化智能”迈入“一体化智能”新阶段。

这不仅是一次技术升级，更是向全行业宣告：一个具备感知、思考、决策、行动并持续进化的智能闭环已经成型，它将重塑未来的供应链物流生态。

“超脑 2.0”：为物理世界设计的智能中枢

传统物流系统的“大脑”，更像是一位聪明的助手，主要提供辅助决策支持。然而，物流作为与物理世界深度交织的复杂系统，在面对路况变化、设备故障、天气突变等“非标准”约束时，仅靠数学上的最优解往往难以真正落地。

京东物流此次推出的“超脑 2.0”，实现了智能形态的代际跨越。它不再是数据中心里冰冷的处理器，而是进化为具备主动决策能力的专家，完成了从辅助决策到“空间 - 具身智能协同进化”的关键跃升。

“超脑 2.0”的底层架构基于 Agentic 架构，融合了多个专业模型、记忆系统与服务智能体，形成一个具备“主动性”的复合系统。

这意味着其决策逻辑发生了根本转变——从传统的“问题驱动”转向“需求驱动”。前者是在异常出现后才被动响应；后者则是基于业务场景的实际需要，通过多维信息分析以及深入的推理，主动生成优化方案，从源头上降低异常发生的可能性。

京东物流大模型负责人指出：“传统数学模型在理想环境中可求得最优解，但在现实多变条件下常显乏力。例如，一条数学最优路径可能因运力不足而无法执行。而大模型擅长在多重约束下，给出高度可行的解决方案。”

因此，“超脑 2.0”的核心决策逻辑不再是问题发生后被动响应，而是提前识别场景真实需求，反向构建所需技术能力，打破以往模块化、碎片化的智能模式。

为实现这一目标，京东物流几乎从零开始，为行业构建了一套全新的技术体系。

首先，打造了 物理世界 1:1 映射的数字孪生物流网络，使超脑能够实时感知全链路状态，做到“看得见、算得准”。在此基础上，系统引入 任务反馈与策略回溯机制。每一次机器人执行或配送路径的偏差，都成为优化策略的数据基础，推动系统持续迭代，形成自我进化的闭环。

“超脑 2.0”的另一大突破在于 多模态融合能力。面对路况、场地、异形包裹乃至突发事件等复杂约束，它融合运筹优化、深度学习与时空大模型，实现两大核心能力：

一是理解并处理难以量化的非标信息。时空大模型能解析地理、时间、设备状态等多模态数据，将“不可量化”因素转为决策依据，如预测路段拥堵概率，动态调整任务分配。

二是生成高可执行性的行动指令。系统融合现实约束后，输出的不再是抽象数学结果，而是可供“狼族”等执行终端直接使用的操作指令，实现智能从数字到物理世界的无缝衔接。例如，在 AR 辅助分拣场景，利用多模态大模型，实现自动定位货物并提供语音助手实时指导，提升一线执行效率。

至此，在智慧物流的最后一块拼图中，“超脑 2.0”完成了从“认知”到“执行”的单向贯通；而从“执行”反哺“认知”的闭环，则由“异狼”为代表的“狼族”系列产品来实现。

“异狼”：用具身智能攻克非标难题

近年来，“具身智能”的轮廓在全行业的持续探索中日益清晰。清华大学计算机系教授孙富春指出，其核心在于机器在物理世界中通过身体与环境的交互，形成“感知 - 行为”闭环，并不断优化自身以适应任务，实现真正的闭环智能，而非传统开环智能。

京东物流以“超脑 2.0+ 异狼”的组合，率先将这一闭环智能体系工业化，在真实物流场景中完成验证并投入生产级应用。

“异狼”精准瞄准物流行业长期以来的痛点——海量非标准化包裹的自动化处理，成为连接数字指令与物理执行的关键桥梁。

在分拣环节，标准化纸箱早已实现自动化高效处理。然而，形状不一、材质多样的非标包裹（如软包、防水袋、米面粮油等）仍高度依赖人工分拣与码垛，不仅劳动强度大，也带来高昂成本与效率瓶颈。

能否处理“非标品”，已成为衡量物流系统智能化水平的关键指标，因其背后是物理世界复杂性与不确定性的集中体现。

“异狼”正是为应对此类复杂码垛场景而生。其核心突破，在于将大模型与具身智能深度融合，使机器人从被动执行命令的工具，升级为具备自主感知、决策、执行与学习能力的智能体。其技术优势体现在四个关键维度：

• 多模态感知系统：融合先进的多模态识别技术，系统能够实时解析包裹的形状、材质及表面特性，并智能调整抓取策略，有效应对物流场景中各类复杂对象；

• 多要素决策体系：综合考虑抓取与码放的多重约束与需求，系统可快速生成合理的抓取策略和码放位置。针对包裹复杂的物理属性，决策方案在仿真环境中不断优化，确保作业科学高效；

• 高精度运动控制：实现毫米级操作精度，系统通过实时动态调整，保证抓取、搬运与码放过程的高效与精准，大幅降低操作误差，提升整体作业质量；

• 高效率闭环迭代：机械臂具备自主学习与环境适应能力，能够持续优化码垛策略。即便面对形状、尺寸各异的非标包裹，依然保持高效稳定的作业表现。

“异狼”系列发布更大的意义在于，它 标志着物流终端设备从“执行工具”向“智能终端”的进化。它不仅执行指令，更在作业过程中实时采集物理反馈（如抓取状态、包裹形变等），回传至“超脑 2.0”，形成数据闭环，持续驱动系统智能升级。

目前，“异狼”已经在实际生产场景中实现稳定、常态化的高效作业。京东物流具身智能算法负责人透露：“目前‘异狼’单台产能已经与人工持平，各项技术指标达到行业领先水平。”

这也意味着，京东物流已经初步验证了这个智能闭环工业化落地的可行性，其潜力将随着数据飞轮的加速而持续释放。

“超脑 + 狼族”：生于供应链，长于供应链

放眼整个供应链物流行业，京东物流所押注的全链路智能闭环路线其实并不多见。

面对 AI 带来的机遇，中国物流行业的头部玩家们虽均有布局，但其路径与侧重点却不尽相同，这深刻反映了各家企业不同的业务基因与战略定位。

目前，京东物流和顺丰控股凭借超千亿的业务规模稳居行业第一梯队。顺丰控股的 AI 布局以“丰知”物流决策大模型为核心，更侧重于利用大模型优化复杂的决策问题，如销量预测、运输路线优化等。

相比之下，京东物流的 AI 实践及行业站位颇为独特。依托于京东集团“生于供应链、长于供应链”的背景，京东物流是唯一一家将大模型与全场景供应链深度融合的企业。

其发布的“超脑 + 狼族”体系，不仅有负责决策的“大脑”，更有深入物理世界执行任务的“手脚”，形成了从仓储、分拣、运输到配送的全链路闭环。这使其成为“AI+ 物流”的最佳实践者，为行业从劳动密集型向技术驱动型转变提供了清晰的范本。

如今，京东物流正在尝试将这套“智能闭环”引入其他“狼族”系列产品，推动整个“狼族”机器人向具身智能进化：

• 仓储环节的“智狼”：“智狼”货到人系统通过“智狼搬运机器人”和“智狼飞梯机器人”的组合，解决了高密度存储和高效率拣选的难题。其悬挂式飞梯机器人和钩取式取货机构可将巷道间距缩减至 900mm，实现存储坪效 4 倍提升，入库上架效率提升 600%，出库拣选效率提升 300%；

• 末端配送环节的“独狼”与“飞狼”：作为国内首家将自动驾驶应用到物流领域的企业，京东物流“独狼”第六代智能配送车可实现 L4 级别自动驾驶，最高车速可达 60km/h，能在各种复杂天气和路况下安全稳定运行，目前全国近 30 座城市常态化运营。刚刚面世的独狼 VAN 无人轻卡，以行业最大 24 立方载货量，兼具 L4 级自动驾驶能力，可替代 4.2 米货车，可大幅降低仓网运输成本。“飞狼”无人机 JDX20 和 JDX50，则分别作为城市即时配送和山区偏远地区的空中运力，全国近 20 条航线，最快可助力提效达 90%。

“狼族”产品在具身智能方向的持续进化，核心目标就是打通从仓储、分拣到配送的全链路自动化网络，真正升维一体化供应链的能力。

如今，“超脑 + 狼族”体系的协同效应，正向产业生态各环节溢出。认知与执行的高度统一，将带来指数级的效率提升。当决策能精准指导行动，行动又能实时反哺决策，系统便能在极短时间内应对大规模、高复杂度的物流调度，实现超越传统预期的服务交付。

不仅如此，京东物流在供应链的能力，如今还对外开放形成了商业化产品。其中，京东物流智能地图业务负责人在论坛上重点介绍的“与图”时空智能平台，便是这一能力赋能行业的典型代表。

基于对业务的深刻洞察，京东物流推出了自有地图品牌“与图”。最初，“与图”构建了以全场景 GIS、地址服务、位域洞察为核心的三大产品体系。随着人工智能时代的到来，“与图”也通过训练和发布 “与图时空大模型”，实现了从感知到认知、从了解到理解的全面跃升，正式从一个地图服务平台进化为智能决策系统。

该负责人指出，地址和选址一直是行业的痛点。选址的智能化已进入 3.0 时代，不再是简单的数据堆积，而是要结合客户行业特点，通过大模型预测未来的经营走向和销量。

“与图”时空大模型正是这种能力的核心载体。它整合了京东在真实业务中沉淀的几十亿级地址数据和强大的模型处理能力，将地址解析、智能选址、营销规划等能力对外赋能，解决了社会上传统图商在 B 端地址服务上的不足。

通过“与图”的智能体，企业仅需输入开店需求，大模型便能自动完成市场分析、潜客洞察、销量预测和地址推荐等任务，大幅缩短企业选址时间和选址成本。

例如，在零售连锁行业，“与图”帮助国际零售巨头在中国进行科学选址，通过构建几十万个分析网格，指导其线下商业布局。在家电行业，“与图”为头部企业打造全面的经营战略“作战地图”，通过数据洞察，辅助其完成市场渗透分析、网点规划和线下精准营销活动推荐。

京东物流将其在复杂供应链场景中锤炼出的时空智能，转化为可复用的行业解决方案，从而推动整个商业生态的效率提升。

京东物流如何重塑供应链生态？

通过前文对“超脑”“狼族”“与图”等产品体系以及京东物流战略独特性的分析，我们已能逐步看清京东物流 AI 布局的长期愿景——构建一个技术驱动、实践验证、开放共生的智慧物流生态，彻底打通认知与行动的壁垒，推动整个供应链生态以一种更健康、可持续的方式，完成智能化转型，真正为业务提效。

这一点已经在京东物流的业务数据上有所印证。京东物流的“狼族”系列产品已经展现出惊人的“降本增效”潜力。例如，“智狼”货到人系统在某服饰品类仓应用后，单均物流成本降低 50%；“超脑大模型 2.0”通过优化调度，可将一线效率提升近 20%。

这些数据表明，AI 和具身智能的应用从“实验室”走向“产线”不再只是一句口号，而是京东物流的业务常态，为其带来了实实在在的财务回报和运营优势，也为其在资本市场赢得了更多想象空间。

更深层次来看，京东物流的“超脑 + 狼族”体系也为其构建起一条难以被竞争对手轻易复制的护城河。

当行业大多数参与者仍在通过价格战抢夺市场份额时，京东物流选择了一条更艰难但更健康、更可持续的道路——通过技术投资，重塑成本结构和竞争规则。

这种“反内卷”的战略，使其能够摆脱低水平的同质化竞争，转向以技术、效率和服务质量为核心的高维度竞争。通过率先实现“认知与执行一体化”的工业化落地，京东物流不仅在智慧物流的竞赛中赢得先机，也向市场证明了其作为一家科技驱动型企业的长期价值，无疑为企业发展注入了稳定器和推动力。

目前，京东物流正基于自身积累，构建开放、共生的产业生态。此次 JDD 大会上，京东物流宣布将逐步向大模型及具身智能企业开放仓储、分拣、配送等场景及供应链数据，将多年沉淀的能力转化为行业公共基础设施。

一旦“超脑 + 狼族”实现全面商业化，京东物流将把技术积累转化为可复用的行业解决方案，真正迈向智慧物流的终局——供应链一体化。京东集团 CEO 许冉曾明确指出，京东的 AI 布局始终围绕“供应链”这一核心展开。

在全球供应链经历深刻变革的背景下，未来的竞争，是供应链生态的竞争，而不再是单一场景或单一技术的效率比拼。包括大模型、具身智能在内的前沿科技，实则是撬动这场变革的关键支点。谁能率先将技术转化为最新生产力，谁就能在这场变革中掌握更多主动权。

作为数智供应链趋势下的最新成果，京东物流构建的“超脑 + 狼族”生态，实则是京东物流在具身智能工业化落地难题上撕出的一道裂缝。未来，我们也期待其携手产业链各方跳出“内卷”的困局，共同用技术驱动业务变革，推动更多企业完成供应链的数智化转型，共建一个智慧物流的新生态。