走进京东物流北京亚洲一号智能产业园，一套智能系统会自动调整拣货次序，把发往同一目的地的订单合并处理；分拣流水线上，异狼柔性机械臂自主适配抓取力度，海量包裹实现精准分选；园区及开放道路里，独狼 L4 级无人配送车稳定穿行，自主完成末端派送任务。
仓储、搬运、分拣各个工位各司其职，又依靠一套 AI 平台实现联动协同，这套贯穿整条供应链的智能中枢，就是京东物流全新升级的超脑大模型 3.0。
长久以来，物流行业的智能化改造大多局限在单一节点。伴随 AI 技术迭代，仓库、干线、分拣、配送等模块自动化水平持续提升，但各业务单元之间缺少统一的智能协同通道。一件包裹从入库到签收，往往要经过数十套独立业务系统，数据孤岛、标准不统一的问题，长期制约跨环节高效联动。为破解这一痛点，不少物流企业开始探索依托大模型打通全链路，推动行业从单点智能走向全局协同。
今年 8 月，京东物流正式对外发布超脑 3.0。据介绍，这是物流业内首款能够覆盖仓配全流程、由 AI 统一调度的工业级大模型集成方案，也是大模型技术在整条供应链场景中规模落地的标杆项目。
据京东物流介绍，超脑 3.0 由 PreX 预测、OptiX 决策、OmniX 多模态、GeoX 时空、EmbodiedX 具身五大面向供应链场景的工业大模型组成，构建起决策 AI、流程 AI、物理 AI 三位一体的技术架构。
和过往单点智能化工具最大的区别是，超脑 3.0 不再只是某一个环节的效率工具，而是整条物流链路的统一调度大脑。三位一体的技术框架，正是它实现跨环节协同调度的核心支撑。
如果把整套系统类比人体，决策 AI 就相当于大脑。以双十一这类订单洪峰场景举例，当某片区域订单量突发上涨，超脑 3.0 可以提前数小时识别趋势，由决策模块输出配套调度方案。
决策 AI 可以整合订单、仓网布局、运力车辆、地理位置等多维度数据统一建模：PreX 预测模型预判供需波动，OptiX 决策模型在时效、成本等多重约束条件下求解最优方案，涵盖仓点布局、服务覆盖范围、库存分配策略等内容。一旦订单、路况或者运力资源出现临时变动，系统能够在秒级完成上亿件包裹的方案重算，车辆自动调度比例可达 86%。
流程 AI 承担着类似神经网络的角色，负责把顶层决策翻译成仓储、分拣、运输等现场设备可以识别执行的指令。过去供应链数据分散在各个独立系统，同一个货物、订单在不同模块里口径不一致；流程 AI 打通数据壁垒，统一人、货、仓、车、订单、自动化设备的标准与逻辑，让异构系统能够互通信息。
而所有调度指令最终都要落地到真实物理场景。面对大小形态各不相同的包裹、随时变化的路况、多机器人协同作业的复杂环境，物理 AI 不仅要感知现场画面，还要理解环境、预判动作带来的结果。
其中 OmniX 多模态、GeoX 时空大模型依托视觉、力觉等各类传感器感知现场状态，借助世界模型推演不同操作的效果；再由 CyberX 物控引擎管控狼族系列机器人，根据现场实时变化动态调整动作，落地一线作业。
依托超脑 3.0 统一调度，狼族机器人矩阵已经覆盖入库、拣选、转运、派送全流程。仓储场景里，仓狼机器人可识别上万种 SKU，整仓落地占比超 85%；分拣线上，异狼灵巧臂已经完成超 1500 万次包裹抓取，分拣准确率高达 99.9%；干线与末端配送场景，独狼无人车已在国内多地规模化落地，帮助站点运输成本降低 21%。
从行业落地趋势来看，AI 应用正从仓储、分拣这类单点工序，逐步走向供应链全链路协同调度。与此同时，物流基础设施的数字化、智能化改造，也迎来更高的发展要求。今年 8 月，国家发改委、交通运输部联合出台《物流网建设实施方案》，文件明确提出，加快物流设施智能化升级，支持依托设备运行、货物流转数据研发物流大模型，落地 “AI + 物流” 一体化调度，加速商业化落地。
行业专家分析，后续伴随全国物流网建设提速，大模型会更深融入物流枢纽、仓储基地、干线运输与末端配送场景，推动物流资源调度模式升级，由分块独立调度转向全链路一体化统筹。