618時效戰的暗線：昆山亞一、AI與京東這一年的物流答卷

2026-05-28 17:02

南冥一鯊

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古人云：“兵馬未動，糧草先行。”

這句話出自《史記·蕭相國世家》，講的是劉邦征戰時，蕭何總是提前把糧草、后勤部署到位，才讓前線無后顧之憂。兩千多年后的今天，這句話放在電商行業依然精準得令人叫絕。

每年618，消費者看到的是折扣、滿減、直播間里的“買它”；但真正決定你能否在下單后幾小時內收到商品的，不是前臺的流量狂歡，而是后臺那張看不見的物流網絡，那是電商戰的“糧草”，是618時效戰的暗線。

而今年618，這條暗線正在被AI深度改寫。

01 618備戰的第一現場，從固定分工走向動態編排

在京東物流亞洲一號昆山智能產業園這個全球規模最大的倉揀一體智能物流園區，智能物流設備正在得到充分應用。

目前，昆山亞一的分揀自動化率已經達到90%，

今年618前夕已新上線了4套智狼貨到人機器人系統。智狼貨到人系統由智狼飛梯機器人、搬運機器人和立體貨架構成，相比傳統人找貨模式，揀貨效率提升3倍以上，存儲坪效是相比傳統提升的4倍。智狼系統已經不知不覺成為京東全球物流系統中的一種常態：智狼倉數量超過60個、自動化單日生產峰值接近400萬單、去年618至今智狼出庫累計破1億件。

筆者在亞一實地采訪時，昆山亞一負責人反復強調一個判斷，“今年最大的不確定性不再是單量峰值有多高”。過去大促主要靠增加臨時人力來應對，今年大量依賴自動化設備，因此最需要把控的變量變成了“這些自動化設備在長達近兩個月的連續高強度運轉中能否保持穩定，以及人與機器之間能否高效協同”。

昆山亞一正在解決這個考驗。園區內，機器人負責上架、搬運、貨到人揀選這類高頻重復勞動；人則承擔商品驗收、料箱揀貨、復核打包等需要靈活性和判斷力的環節。今年618大促期間，系統會根據實時單量、設備負載和人力狀態，分鐘級動態決定每一個區域由誰主導。這一新變化，被京東內部概括為“從固定分工走向動態編排”，預期整體效率比去年再上一個臺階。

而這種人員轉型的背后，是一套完整的方法論：京東不追求用機器完全替代人，而是讓機器承擔重復性勞動，讓人從事需要判斷力和靈活性的工作。同時通過內部培訓體系，把人從體力崗位培養成技術崗位。

02 超腦大模型2.0，AI決策超越老運營

把鏡頭從單條作業線拉遠，看到的是昆山亞一作為樞紐的整張能力圖譜。

物理底座先打下來。昆山亞一配置了41條高速擺輪主線、

法孚分揀機以及三套高速雙層交叉帶分揀機，全鏈路智能分揀發運能力位居行業前列。整個自動分揀中心擁有超80條自動分揀線、發貨及時率達到99.5%、日均分揀超過380萬件。

算法層的關鍵，落在京東物流去年9月發布、今年618全面投入實戰的超腦大模型2.0上。這套大模型已經在京東物流超過1000個核心場景里實現深度AI應用，能把千萬級別變量模型求解時間壓縮到2小時以內，對人、車、貨、場等運力進行最佳調度，結果是一線作業效率提升近20%、人機協作作業效率提升超20%、員工操作標準化水平提升15%。

其中最具行業代表性的動態路由，把每一個包裹的運輸路徑處理成一道實時導航題，根據貨量波動、交通擁堵、異常天氣等動態變量進行秒級規劃，618期間預測將處理數千萬訂單，讓車輛空駛和轉運成本明顯下降。而這背后更直接的結果是，干線運輸成本實現雙位數下降。

在昆山亞一負責人的視角里，超腦2.0帶來了兩個非常具體的運營突破。第一個是庫內存儲布局的動態優化，系統讀取倉內熱力圖，自動將暢銷商品前置到離打包臺最近的區域，過去這是倉庫主管的經驗活，現在由系統實時計算并執行，揀貨路徑明顯縮短。

第二個是揀選環節的實時智能分單，傳統做法是人工劃分訂單池、批量處理，現在系統在訂單生成的瞬間就實時判斷商品位置、最順暢路徑，再動態分配每一單的最優揀選方案。他給出的結論很直接：在618瞬時爆單的高頻高并發場景下，AI的決策速度和全局優化能力已經穩定地超越多年經驗的老運營人員。

聊到超腦大模型的時候，筆者想起業內專家提過的一個觀點：“物理AI率先落地的，一定是那些能用規則描述的世界；最后攻克的，一定是那些只能用常識理解的世界。”這話放在物流場景里特別貼切。當AI還處于文生圖大模型，或者規則定義明確的單一場景時，是相對容易落地的。但當場景進入工廠、倉儲與即時零售，任務難度陡然上升。以倉儲為例，終局的機器人不僅要知道往哪走，還要知道怎么拿。這要求AI在理解空間的基礎上，疊加對萬千物體的識別與精細操作。

目前在倉儲分揀場景下，全球能夠像“人”一樣真正依靠“常識”進行感知、推理、決策與執行并規模化應用具身智能，只有京東物流的異狼具身機械臂。其自研的工業級靈巧手，近百種手型能抓取近百種形狀各異的物品（鼓包、凹陷、軟塌如紙箱、礦泉水、米面油等），并在618期間在多地園區進行24小時工作。究其原因，正是擁有最豐富的供應鏈場景和生態，京東才擁有了建設全球最大的物理世界運營中心的信心和能力。

03 再推“殺手锏”，智能全托管一盤貨，618上新“AI地圖庫存診斷助手”

由“軟件+算法”驅動的京東物流智能體系，正通過全國倉網的高效協同，為商家提供核心服務——“智能全托管一盤貨”。

以昆山亞一為代表的樞紐倉，在這一體系中與全國上千個倉庫實時聯動，精準分配庫存，快速響應各地消費需求。過去品牌在京東、天貓、抖音和線下門店各自獨立備貨，多個互不打通的庫存池讓A渠道缺貨、B渠道積壓成為結構性矛盾，整體庫存周轉天數高達五六十天。在一盤貨體系里，商家只需把全渠道貨物送到就近備貨倉，后續分貨與倉間調撥全部由“智能全托管”系統托管；大促期間提供全流程實時監控與缺貨預警；大促后自動生成涵蓋庫存健康度、履約時效、費用分析和銷售結構的復盤報告。昆山亞一負責人給出的實戰數據是，提前入倉商家的次日達履約率最高可達90%以上。

而一盤貨的真正革命性在于：商品入倉即實現全渠道庫存共享，打破跨平臺的庫存壁壘實現共享，系統可基于全網實時銷量智能統籌分配，無需等待物理分倉即可實現多平臺同步售賣。

作為該全托管服務在618期間新推出的軟件能力，AI地圖庫存診斷助手進一步賦能全國商家。這套工具可以從海量商家中精準匹配經營品類與規模最相似的同行，輸出對手策略和行業基準；其背后的自研大模型能在半小時內完成千級倉庫、千萬級訂單下的最優倉網布局，對千萬SKU實行差異化智能補貨，整體庫存周轉效率提升30%至40%。

但更讓筆者感興趣的，是京東物流AI能力的外溢效應。據了解，目前AI能力開放賦能超10000家外部客戶，這意味著在昆山亞一等供應鏈樞紐中驗證成熟的AI能力，正在變成一種可以輸出的公共基礎設施。

樞紐的價值，正是從這里被重新定義，它同時承擔三種角色：峰值時刻的抗壓點、日常運營里的成本最優解、中小品牌借勢成長的基礎設施。

昆山亞一負責人提到的樣本來自長三角，一家新銳美妝國貨品牌，接入京東物流倉配網絡之前，日訂單只有幾百單；接入之后，在智能全托管的智能補貨和調撥下，在大促期間單日處理量增長到數萬單。

而這個樣本的更深層意義在于，它證明了AI驅動的供應鏈能力，正在成為品牌競爭的隱形戰場。當大品牌還在拼流量、拼價格的時候，新銳品牌已經可以通過共享京東的物流AI能力，在供應鏈效率上實現降維打擊。

04 新品千億計劃背后的供應鏈底氣

4月23日，京東在北京舉行2026新品盛典，正式發布新品全域通千億計劃，目標是在年內打造至少1000款年銷售過億新品。計劃本身整合了搜推流量、營銷IP、全渠道資源、AI工具和廣告產品，僅新品運營中心一處就升級了25款免費AI運營工具，預計幫助品牌提效50%。但凡了解過電商爆品規律的人都清楚，新品千億的真正瓶頸，不在前端流量，而在后端能不能穩。一旦前端被點燃、后端跟不上，新品沖峰就變成了庫存災難。

這正是京東物流昆山亞一這種樞紐存在的意義。京東物流今年5月披露的最新數據是：以40多座亞洲一號大型智能物流園區和全國超3600個倉庫為核心的骨干網絡已經成型，服務范圍覆蓋了中國幾乎所有地區、城鎮和人口，不僅建立了中國電商與消費者之間的信賴關系，還通過211限時達等時效產品和上門服務，重新定義了物流服務標準，客戶體驗持續領先行業。

從昆山亞一負責人對未來倉網形態的判斷里，可以讀出更深一層的方法論。長尾、低頻、深度庫存型商品繼續在區域分發中心（RDC）集中存放，利用RDC的覆蓋優勢降低總庫存成本；暢銷、高頻、時效敏感型商品則向C倉網格化演進，通過覆蓋全國的C倉網絡把商品提前部署到消費者所在區域，實現貨在單前。兩種模式并行，是為了同時兼顧成本效率和末端時效。

05 人才反哺，智慧倉運維員的產教融合實驗

這套基礎設施的產業外溢效應已經在顯現。近三年京東物流分揀自動化投資超百億元，日處理峰值達1.18億件；2025年人社部新職業序列把智慧倉運維員納入國家職業分類大典，明確這是未來五年需求增長最快的職業方向之一。

今年5月9日，京東聯合全國15所高校在北京總部簽署“自動化人才訂單班”合作協議，首批定向培養1000名智慧倉運維員，今年秋季開學。京東用十幾年時間在倉配端建立起來的AI能力，正在反向重新定義中國物流行業的人才結構。

而這個人才培養模式的創新之處，在于雙師教學：京東提供真實業務場景和設備組建實訓基地，企業一線技術專家直接進課堂授課，學生在校期間就能上手操作最新的自動化分揀線、智能倉儲機器人。這種入學即入職、畢業即上崗的產教融合模式，可能會成為中國職業教育的一條新路。

06 寫在最后：

回到一開始我們關注的那條分揀線：618逐步臨近，15秒一次的碼垛動作持續不斷，料箱沿立體貨架保持上移，中控屏幕上的熱力圖在每一次訂單生成后悄悄變換顏色。把鏡頭合上，可以把今年京東618的故事濃縮成一句，低價能不能持續，取決于供應鏈能不能持續；供應鏈能不能持續，取決于AI是否真的進了車間、進了樞紐、進了網絡。

AI進了車間、進了樞紐、進了網絡之后，真正難的不是技術本身，而是如何讓一線員工接受它、用好它、甚至愛上它。京東的做法是：不讓AI替代人，而是讓人學會駕馭AI。這種做法短期看可能慢一些，但長期來看，它建立的是一種“人與AI共生”的文化，而這可能是京東真正的核心競爭力。

這次調研下來，筆者一直在想一個問題：為什么是京東？答案可能就在那句老話里，兵馬未動，糧草先行。只不過今天的“糧草”，不再是糧草，而是數據、算法和十幾年攢下來的供應鏈場景。如我們所說，這是一個系統性的考驗。物理AI的落地，需要的不是某一個算法的突破，而是對整個物理世界的深度理解和運營能力。除非是京東這樣精耕數十年的超級供應鏈，否則難以應對這樣的考驗。而當AI真正進入倉庫、進入樞紐、進入網絡，它改變的將不只是一次大促的時效，而是整個零售行業的效率底座。

原文標題 : 618時效戰的暗線：昆山亞一、AI與京東這一年的物流答卷