在近日舉辦的“智鏈神州·Next Chain”2025智慧供應鏈創新大會上,神州控股旗下科捷公司正式發布自主研發的供應鏈智能體“小金”。這款以“AI for Process”理念為核心的產品,直指企業級AI應用中“難以落地、回報模糊”的痛點,通過深度整合供應鏈場景需求與一線崗位操作,試圖打通通用大模型與企業個性化需求之間的“最后一公里”。
MIT 2025年8月發布的調研數據顯示,90%的企業員工在日常工作中頻繁使用通用大模型,但僅有5%的企業能通過此類應用獲得可量化的商業收益,其余95%的投入幾乎“無跡可尋”。這種現象被業內稱為“影子AI”——大模型雖存在于企業運作中,卻難以追蹤其實際價值。科捷軟件與智能化事業部副總經理田申指出,核心問題在于通用大模型與企業實際業務需求脫節,無法從“提供思路”轉向“解決問題”。例如,在優化倉庫運營效率時,通用模型可能給出“調整庫存布局”等建議,但企業仍需手動拆解任務、查閱操作規范、收集數據,最終依賴人工完成分析。
田申認為,企業真正需要的AI工具需具備五大能力:分解復雜問題、理解企業特有流程、掌握行業知識、整合多源信息,以及動態接入實時業務數據。基于此,科捷以“KingKoo智鏈”物流垂類大模型為“大腦”,整合20余年積累的供應鏈管理知識、崗位操作經驗及系統規范,形成專屬知識庫;同時依托神州控股“燕云Infinity”技術體系,解決大模型微調、智能體研發及實時數據采集難題。科捷在決策式AI領域的算法積累,也為“小金”提供了精準輸出的技術支撐。
“小金”采用“3+N”架構,定位為“供應鏈企業級智能體套件”。其中,“3”個核心智能體覆蓋企業通用需求:數據助手支持自然語言自由提問,可自動生成圖表、圖片或Excel文件,覆蓋80%以上數據查詢場景,效率提升90%;決策助手能自主規劃分析步驟,調用多子智能體收集數據,針對復雜問題輸出完整報告,例如為新客戶生成“倉庫選址方案”,數據分析效率提升70%;客戶助手整合客戶背景知識,提供7×24小時智能應答,減少客服50%工作量。
“N”個崗位智能體則聚焦具體場景。以產品設計助手為例,輸入需求背景后,該智能體可自動拆解任務、收集歷史文檔(如數據庫信息、需求文檔),生成包含頁面改動、按鈕邏輯、數據庫設計的產品說明書,并補充測試性能等非功能性內容,使設計效率提升50%。目前,“小金”已在科捷昆山數智化旗艦倉部署,實踐數據顯示,訂單準點完成率、倉庫管理效能顯著提升,客戶投訴率大幅下降。
在技術路徑上,科捷計劃以“AI原生”思維重構供應鏈業務流程。田申以財務結算為例,傳統模式下需每月集中處理數據,而“AI原生”思路下,智能體可實現賬單數據自動生成與“日更”,通過每日財務數據反向監測業務風險,將結算流程轉變為“業務賦能樞紐”。未來,科捷將構建百量級垂直智能體集群,覆蓋倉儲、運輸、報關、售后等全域場景,重塑供應鏈運作邏輯。
商業化方面,科捷采取“試點先行、逐步拓展”策略。2025年,將優先推出“小金”客戶版,與零售、3C、快消等行業標桿客戶合作試用。客戶版除保留核心功能外,新增三大專屬服務:24小時常見問題快速應答、業務風險預警(如履約中斷、庫存積壓)、個性化優化建議(如庫存管理方案),提供“AI管家式服務”。2026年,在試點驗證后,將面向全行業推廣,并開放智能體建設方法論,提供從業務梳理到Agent運營的一站式服務。
紅杉資本2025年8月數據顯示,全球生成式AI市場規模未來將達10萬億美元,供應鏈領域對智能化轉型的需求尤為迫切。田申認為,當前大模型能力逐漸趨同,未來競爭將聚焦于“AI應用工藝”,即解決實際業務問題的工業化落地能力。科捷推出“小金”,正是基于20余年積累的160余個倉庫運營經驗、300余座城市業務覆蓋的實戰沉淀,以及日處理500萬單訂單的技術儲備,讓智能體既懂物流數據,又知行業痛點。
田申在發布會上強調:“我們不想做跟隨者,而是要通過實實在在的落地,成為智能化轉型的引領者。”隨著“小金”等供應鏈智能體的普及,倉庫可能實現庫存“按需流動”,跨境物流全流程由AI協同推進,員工得以從重復性工作中解放,聚焦創新與服務。未來,科捷還將聯合物流企業、電商平臺、制造廠商等伙伴,擴大智能體生態,推動供應鏈向“全鏈路智能協同”邁進。
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