中国工业报 耿鹏飞
从智能仓库的毫秒级响应到物流配送的超高效体验，AI正以“数据智能技术（Data+AI）”为核心，推动供应链从“人力驱动”向“算法驱动”转型。
近日，作为“数云原力®2025”大会重要组成，AIforProcess系列直播——AI赋能实践专场重磅开播。在本次活动中，神州控股技术与业务专家通过旗下科捷昆山旗舰智能仓实地探访与行业专家圆桌对话，揭开了人工智能重塑产业效率的底层逻辑。
这场直播不仅呈现了AI技术在仓储物流中的全流程应用，更揭示了产业数字化升级的核心路径——以可视化打破信息壁垒，以大模型重构决策逻辑，最终实现效率与体验的双重跃迁。
数据智能驱动供应链实现“三化”升级
神州控股科捷昆山淀山湖旗舰仓是一个数字化智能仓库。神州控股智慧供应链集团软件及智能化部系统应用经理苏雅鹏介绍，它不仅是现代的物流枢纽，更是融合了大数据、AI、人工智能的数字化标杆仓。在这里传统的作业模式被彻底革新，取而代之的是数据驱动、人机协同和智慧决策的高效运营体系。
走进科捷昆山仓，“全流程监控大屏”映入眼帘。它可不是一块普通的屏幕，它的背后是智能大脑，能把现在仓库的情况、需要关注的情况，还有后面如何协同的信息给展示出来。”
制单员张书勤回忆道：“过去需要频繁跑现场手动记录数据，现在智能制单监控系统实时显示各客户未制单数量、已制单分发比例，AI还能通过订单类型分布建议最优处理顺序，漏单率直接降为零。”
这种变革的核心在于AI算法对历史数据的学习——系统能自动识别“4小时未拣货订单”“24小时未签收数据”等异常模式，通过预警将问题暴露在萌芽阶段，使仓库整体效能提升30%以上。
更具突破性的是“预测性运营”能力。系统基于历史单量波峰波谷数据，可提前预判作业高峰：当前已接单1.3万单，预计今日总接单量2.5万单，按现有进度3.5小时后可完成出库。这种实时推演让资源调配从“经验主义”转向“数据精准”，避免了大促期间常见的现场拥堵问题。
拣货区的动态热力图堪称AI优化空间效率的典范。仓经理刁松奇展示了系统如何通过红橙黄绿四色实时监控拣货频次：“55个高频拣货位（红色）占比20%，全部靠近作业区，使拣货路径缩短40%。”系统不仅能识别高频货位是否靠近分拣区，还能分析热力分布均衡性，避免人员拥堵或路径过长。大促前，AI会自动分析货位布局，建议将高频商品调整至最优位置，使拣货效率提升25%。
在复核环节，AI的“金眼视频监控”与“小金AI智能包材推荐”成为质量防线的“双保险”。仓经理朱红指出：“包材推荐准确率提升后，商品破损率下降18%，而视频监控让客诉响应时间从24小时缩短至4小时。”智能大屏还能动态显示人均产能、各流水线效率波动，当某岗位效率低于标准15%时，系统自动标红并提示“新员工需加强培训”或“扫描枪故障需更换”，实现问题的精准定位与闭环解决。
交接区的数字化大屏彻底改变了传统物流的“扯皮困境”。交接员李赵兆对比道：“系统上线前，异常订单响应需2-3小时，纠纷率3%；现在全流程透明化，3341单已称重未交接订单中，滞留预警率为0%，月均节约运输成本12万元。”AI的“智能预判调度”能根据订单量预测车辆需求，当申通交接区容量占用率达190%时，系统自动提示加派人员车辆，避免“车等货”或“货等车”现象。同时，24小时超时订单自动置顶，结合智能优先级推荐，使链路时效提升35%。
“这就是数字化的力量，让整个出库链路在一个大屏全景可视，整个作业管理的流程从以往的事后补救变成事前预警和事中控制，整个仓库的运作质量能得到更好的保证。”苏雅鹏向中国工业报说道。
从智能制单的数字大脑到热力优化的智能拣选，再到AI赋能的精准复核，最后来到高效的交接区，科捷昆山仓通过智能大屏实时监控、AI算法动态优化、数据驱动决策，真正实现了供应链的“三化”升级：数字化、智能化、精准化。
神州控股智慧供应链集团副总裁闫丰强调：“目前AI和大数据在各行各业的应用越来越丰富了。在我们的供应链业务中，也有很多的操作场景，我们致力于做实用的科技，让AI与业务场景深入融合到一起，实现质量管理的闭环，更好地服务客户。”
可视化大屏与大模型的“双引擎”效应
在智能化旗舰仓，AI身影是无处不在的，不仅大大便利了仓内的工作，同时让工作变得更有质量。那么，AI是否能真正解决传统供应链的三大痛点：数据滞后、协同低效、决策模糊。
神州控股智慧供应链集团中区总经理苏涛认为，传统管理的核心困境在于“结果监控缺失过程洞察”：“过去只能看到‘今日发了多少单’，却不知道‘卡在哪个环节’，只能靠人力盯梢，难免遗漏。”神州控股智慧供应链集团行业营销部副总经理王修申补充道：“客户投诉发货超时，传统数据滞后1-2小时，仓与总部常因KPI考核扯皮，每月需花半周时间追溯数据。”而行业营销部高级总监宋立秋则深受“多平台数据孤岛”之苦：“深夜11点客户询问各平台到达率，我需手动导入WMS、BMS、TMS数据，制作Excel报表耗时2小时。”
神州控股智慧供应链集团软件及智能化部副总经理田申表示，为了解决以上问题，今年科捷在整体的数字化相关的投入增加了很多，主要是干了两个大事，第一个是把供应链控制塔（KingKoodata）进行了全面优化跟升级，第二个是自主研发了供应链垂直大模型智能体，帮助工作中进行提效。
升级后的供应链控制塔以“一岗一屏”为核心，实现全链路数据穿透。苏涛举例：“制单岗大屏会显示‘某客户订单距出库仅剩3小时，需优先制单’，同时告知后续环节‘现有未生产订单500单，可支撑制单2小时’，让各岗位节奏同步。”这种“过程可视化”让科捷昆山仓试点三个月内，订单准点完成率从82%提升至98%。
更关键的是数据驱动的决策闭环。系统不仅高亮显示问题环节，还支持多级钻取：“点击‘复核效率下降’预警，可直达具体操作员、具体时段的操作数据，甚至定位到‘扫描枪故障’等细节。”王修申强调，这使总部从“救火队”转型为“防火员”：“过去发现问题需层层汇报，现在大屏实时显示‘拣货环节慢20%’，可立即调度人员支援，客户投诉率下降40%。”
“最厉害的是小金AI助手，不仅能及时监控所有的异常情况，还会用最直观的方式给出处理建议，就像有专家随时在身边指导一下。”张书勤口中的小金AI助手，正是针对通用大模型“懂方法论却不懂业务”的痛点，自主研发的供应链垂直大模型——小金智能体。
基于金库系统的海量运作数据，“小金AI”具备三大核心能力：第一，全天候24小时不间断扫描订单、库存的状态，进行作业调度，对异常情况进行毫秒级预警；第二，对话式智能辅助，通过自然语言为工作人员提供最优的解决方案，大幅度降低决策门槛；第三，持续不断地自我优化，通过机器学习不断对算法模型进行优化，以适应越来越多复杂的业务场景。
在田申看来，因为现在通用大模型是没有企业数据的，当我们想让大模型解决具体问题的时候，它没有数据，其实一切都是空谈，只能给你方法论。而小金就是专注于供应链领域的一套大模型智能体套件。这个套件里面其中有三个核心的智能体，分别是运营助手、决策助手、客户助手。
苏涛演示：“问‘D5仓今日发货风险’，AI会基于产能、人员、时效考核，实时回复‘当前接2万单，已发1.5万单，剩余5000单按现有速度可按时完成’。”
宋立秋对比道：“普通大模型给美妆客户方案时只会讲‘布局发货区’，而小金会分析‘该客户与XX美妆客户相似，需关注定制化包装与产业带就近仓配’，方案命中率提升60%。”
王修申向中国工业报介绍：“客户可通过手机查询‘今日订单履约率’‘行业对标数据’，还能语音生成定制报表，客户经理工作量减少70%。”
可以预见，科捷昆山仓的实践验证了供应链“三化”升级的可行性：“数字化实现全链路可视，智能化通过AI算法优化流程，精准化则让资源调配误差控制在5%以内。”下一步，科捷将推动小金智能体与KingKooData的深度融合，例如在报价场景中，AI可自动分析历史成本、社会物流资源价格，生成精准报价方案，目前该功能已进入测试阶段。
从科捷昆山智能仓的数字看板到总部决策层的大模型助手，AI正在重新定义供应链的“速度”与“温度”：速度源于数据驱动的毫秒级决策，温度来自技术对人的理解与赋能。正如直播中所言：“AI不是冰冷的代码，而是能读懂业务、体贴需求的伙伴。”
随着KingKooData与小金AI的持续进化，供应链将从“劳动密集型”向“技术密集型”全面转型，而这种变革的涟漪，终将波及城市政务、民生服务等更多领域，推动社会治理与生活体验的整体跃迁。
小结
在这场数云原力的革命中，每个岗位的屏幕、每次人机的对话、每组流动的数据，都在书写着AI时代的产业新篇章——那里既有算法驱动的效率奇迹，也有技术承载的人文关怀，共同勾勒出智慧社会的清晰轮廓。
Gartner预测：“到2028年，90%的供应链决策将依赖AI生成的数据洞察。”未来，供应链将向“超自动化”演进：从需求预测到物流执行，全程由AI系统协同机器人、自动驾驶车辆完成。
回望供应链的演进史，从马车运输到集装箱革命，从ERP系统到物联网应用，每一次变革都在降低交易成本。而数据智能技术正在实现前所未有的突破：当科捷智能仓的AI系统将异常响应时间压缩至秒级，当小金AI助手24小时无休处理客服咨询，当KingKooData供应链控制塔实现全国仓库的实时协同，我们看到的是一个接近“边际成本归零”的未来。
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