古人云：“兵马未动，粮草先行。”
这句话出自《史记·萧相国世家》，讲的是刘邦征战时，萧何总是提前把粮草、后勤部署到位，才让前线无后顾之忧。两千多年后的今天，这句话放在电商行业依然精准得令人叫绝。
每年618，消费者看到的是折扣、满减、直播间里的“买它”；但真正决定你能否在下单后几小时内收到商品的，不是前台的流量狂欢，而是后台那张看不见的物流网络，那是电商战的“粮草”，是618时效战的暗线。
而今年618，这条暗线正在被AI深度改写。
01 618备战的第一现场，从固定分工走向动态编排
在京东物流亚洲一号昆山智能产业园这个全球规模最大的仓拣一体智能物流园区，智能物流设备正在得到充分应用。
目前，昆山亚一的分拣自动化率已经达到90%，
今年618前夕已新上线了4套智狼货到人机器人系统。智狼货到人系统由智狼飞梯机器人、搬运机器人和立体货架构成，相比传统人找货模式，拣货效率提升3倍以上，存储坪效是相比传统提升的4倍。智狼系统已经不知不觉成为京东全球物流系统中的一种常态：智狼仓数量超过60个、自动化单日生产峰值接近400万单、去年618至今智狼出库累计破1亿件。
笔者在亚一实地采访时，昆山亚一负责人反复强调一个判断，“今年最大的不确定性不再是单量峰值有多高”。过去大促主要靠增加临时人力来应对，今年大量依赖自动化设备，因此最需要把控的变量变成了“这些自动化设备在长达近两个月的连续高强度运转中能否保持稳定，以及人与机器之间能否高效协同”。
昆山亚一正在解决这个考验。园区内，机器人负责上架、搬运、货到人拣选这类高频重复劳动；人则承担商品验收、料箱拣货、复核打包等需要灵活性和判断力的环节。今年618大促期间，系统会根据实时单量、设备负载和人力状态，分钟级动态决定每一个区域由谁主导。这一新变化，被京东内部概括为“从固定分工走向动态编排”，预期整体效率比去年再上一个台阶。
而这种人员转型的背后，是一套完整的方法论：京东不追求用机器完全替代人，而是让机器承担重复性劳动，让人从事需要判断力和灵活性的工作。 同时通过内部培训体系，把人从体力岗位培养成技术岗位。
02 超脑大模型2.0，AI决策超越老运营
把镜头从单条作业线拉远，看到的是昆山亚一作为枢纽的整张能力图谱。
物理底座先打下来。昆山亚一配置了41条高速摆轮主线、
法孚分拣机以及三套高速双层交叉带分拣机，全链路智能分拣发运能力位居行业前列。整个自动分拣中心拥有超80条自动分拣线、发货及时率达到99.5%、日均分拣超过380万件。
算法层的关键，落在京东物流去年9月发布、今年618全面投入实战的超脑大模型2.0上。这套大模型已经在京东物流超过1000个核心场景里实现深度AI应用，能把千万级别变量模型求解时间压缩到2小时以内，对人、车、货、场等运力进行最佳调度，结果是一线作业效率提升近20%、人机协作作业效率提升超20%、员工操作标准化水平提升15%。
其中最具行业代表性的动态路由，把每一个包裹的运输路径处理成一道实时导航题，根据货量波动、交通拥堵、异常天气等动态变量进行秒级规划，618期间预测将处理数千万订单，让车辆空驶和转运成本明显下降。而这背后更直接的结果是，干线运输成本实现双位数下降。
在昆山亚一负责人的视角里，超脑2.0带来了两个非常具体的运营突破。第一个是库内存储布局的动态优化，系统读取仓内热力图，自动将畅销商品前置到离打包台最近的区域，过去这是仓库主管的经验活，现在由系统实时计算并执行，拣货路径明显缩短。
第二个是拣选环节的实时智能分单，传统做法是人工划分订单池、批量处理，现在系统在订单生成的瞬间就实时判断商品位置、最顺畅路径，再动态分配每一单的最优拣选方案。他给出的结论很直接：在618瞬时爆单的高频高并发场景下，AI的决策速度和全局优化能力已经稳定地超越多年经验的老运营人员。
聊到超脑大模型的时候，笔者想起业内专家提过的一个观点：“物理AI率先落地的，一定是那些能用规则描述的世界；最后攻克的，一定是那些只能用常识理解的世界。”这话放在物流场景里特别贴切。当AI还处于文生图大模型，或者规则定义明确的单一场景时，是相对容易落地的。但当场景进入工厂、仓储与即时零售，任务难度陡然上升。以仓储为例，终局的机器人不仅要知道往哪走，还要知道怎么拿。这要求AI在理解空间的基础上，叠加对万千物体的识别与精细操作。
目前在仓储分拣场景下，全球能够像“人”一样真正依靠“常识”进行感知、推理、决策与执行并规模化应用具身智能，只有京东物流的异狼具身机械臂。其自研的工业级灵巧手，近百种手型能抓取近百种形状各异的物品（鼓包、凹陷、软塌如纸箱、矿泉水、米面油等），并在618期间在多地园区进行24小时工作。究其原因，正是拥有最丰富的供应链场景和生态，京东才拥有了建设全球最大的物理世界运营中心的信心和能力。
03 再推“杀手锏”，智能全托管一盘货，618上新“AI地图库存诊断助手”
由“软件+算法”驱动的京东物流智能体系，正通过全国仓网的高效协同，为商家提供核心服务——“智能全托管一盘货”。
以昆山亚一为代表的枢纽仓，在这一体系中与全国上千个仓库实时联动，精准分配库存，快速响应各地消费需求。过去品牌在京东、天猫、抖音和线下门店各自独立备货，多个互不打通的库存池让A渠道缺货、B渠道积压成为结构性矛盾，整体库存周转天数高达五六十天。在一盘货体系里，商家只需把全渠道货物送到就近备货仓，后续分货与仓间调拨全部由“智能全托管”系统托管；大促期间提供全流程实时监控与缺货预警；大促后自动生成涵盖库存健康度、履约时效、费用分析和销售结构的复盘报告。昆山亚一负责人给出的实战数据是，提前入仓商家的次日达履约率最高可达90%以上。
而一盘货的真正革命性在于：商品入仓即实现全渠道库存共享，打破跨平台的库存壁垒实现共享，系统可基于全网实时销量智能统筹分配，无需等待物理分仓即可实现多平台同步售卖。
作为该全托管服务在618期间新推出的软件能力，AI地图库存诊断助手进一步赋能全国商家。这套工具可以从海量商家中精准匹配经营品类与规模最相似的同行，输出对手策略和行业基准；其背后的自研大模型能在半小时内完成千级仓库、千万级订单下的最优仓网布局，对千万SKU实行差异化智能补货，整体库存周转效率提升30%至40%。
但更让笔者感兴趣的，是京东物流AI能力的外溢效应。据了解，目前AI能力开放赋能超10000家外部客户，这意味着在昆山亚一等供应链枢纽中验证成熟的AI能力，正在变成一种可以输出的公共基础设施。
枢纽的价值，正是从这里被重新定义，它同时承担三种角色：峰值时刻的抗压点、日常运营里的成本最优解、中小品牌借势成长的基础设施。
昆山亚一负责人提到的样本来自长三角，一家新锐美妆国货品牌，接入京东物流仓配网络之前，日订单只有几百单；接入之后，在智能全托管的智能补货和调拨下，在大促期间单日处理量增长到数万单。
而这个样本的更深层意义在于，它证明了AI驱动的供应链能力，正在成为品牌竞争的隐形战场。当大品牌还在拼流量、拼价格的时候，新锐品牌已经可以通过共享京东的物流AI能力，在供应链效率上实现降维打击。
04 新品千亿计划背后的供应链底气
4月23日，京东在北京举行2026新品盛典，正式发布新品全域通千亿计划，目标是在年内打造至少1000款年销售过亿新品。计划本身整合了搜推流量、营销IP、全渠道资源、AI工具和广告产品，仅新品运营中心一处就升级了25款免费AI运营工具，预计帮助品牌提效50%。但凡了解过电商爆品规律的人都清楚，新品千亿的真正瓶颈，不在前端流量，而在后端能不能稳。一旦前端被点燃、后端跟不上，新品冲峰就变成了库存灾难。
这正是京东物流昆山亚一这种枢纽存在的意义。京东物流今年5月披露的最新数据是：以40多座亚洲一号大型智能物流园区和全国超3600个仓库为核心的骨干网络已经成型，服务范围覆盖了中国几乎所有地区、城镇和人口，不仅建立了中国电商与消费者之间的信赖关系，还通过211限时达等时效产品和上门服务，重新定义了物流服务标准，客户体验持续领先行业。
从昆山亚一负责人对未来仓网形态的判断里，可以读出更深一层的方法论。长尾、低频、深度库存型商品继续在区域分发中心（RDC）集中存放，利用RDC的覆盖优势降低总库存成本；畅销、高频、时效敏感型商品则向C仓网格化演进，通过覆盖全国的C仓网络把商品提前部署到消费者所在区域，实现货在单前。两种模式并行，是为了同时兼顾成本效率和末端时效。
05 人才反哺，智慧仓运维员的产教融合实验
这套基础设施的产业外溢效应已经在显现。近三年京东物流分拣自动化投资超百亿元，日处理峰值达1.18亿件；2025年人社部新职业序列把智慧仓运维员纳入国家职业分类大典，明确这是未来五年需求增长最快的职业方向之一。
今年5月9日，京东联合全国15所高校在北京总部签署“自动化人才订单班”合作协议，首批定向培养1000名智慧仓运维员，今年秋季开学。京东用十几年时间在仓配端建立起来的AI能力，正在反向重新定义中国物流行业的人才结构。
而这个人才培养模式的创新之处，在于双师教学：京东提供真实业务场景和设备组建实训基地，企业一线技术专家直接进课堂授课，学生在校期间就能上手操作最新的自动化分拣线、智能仓储机器人。这种入学即入职、毕业即上岗的产教融合模式，可能会成为中国职业教育的一条新路。
06 写在最后：
回到一开始我们关注的那条分拣线：618逐步临近，15秒一次的码垛动作持续不断，料箱沿立体货架保持上移，中控屏幕上的热力图在每一次订单生成后悄悄变换颜色。把镜头合上，可以把今年京东618的故事浓缩成一句，低价能不能持续，取决于供应链能不能持续；供应链能不能持续，取决于AI是否真的进了车间、进了枢纽、进了网络。
AI进了车间、进了枢纽、进了网络之后，真正难的不是技术本身，而是如何让一线员工接受它、用好它、甚至爱上它。京东的做法是：不让AI替代人，而是让人学会驾驭AI。这种做法短期看可能慢一些，但长期来看，它建立的是一种“人与AI共生”的文化，而这可能是京东真正的核心竞争力。
这次调研下来，笔者一直在想一个问题：为什么是京东？答案可能就在那句老话里，兵马未动，粮草先行。只不过今天的“粮草”，不再是粮草，而是数据、算法和十几年攒下来的供应链场景。如我们所说，这是一个系统性的考验。物理AI的落地，需要的不是某一个算法的突破，而是对整个物理世界的深度理解和运营能力。除非是京东这样精耕数十年的超级供应链，否则难以应对这样的考验。而当AI真正进入仓库、进入枢纽、进入网络，它改变的将不只是一次大促的时效，而是整个零售行业的效率底座。
原文标题 : 618时效战的暗线：昆山亚一、AI与京东这一年的物流答卷
古人云：“兵马未动，粮草先行。”
这句话出自《史记·萧相国世家》，讲的是刘邦征战时，萧何总是提前把粮草、后勤部署到位，才让前线无后顾之忧。两千多年后的今天，这句话放在电商行业依然精准得令人叫绝。
每年618，消费者看到的是折扣、满减、直播间里的“买它”；但真正决定你能否在下单后几小时内收到商品的，不是前台的流量狂欢，而是后台那张看不见的物流网络，那是电商战的“粮草”，是618时效战的暗线。
而今年618，这条暗线正在被AI深度改写。
01 618备战的第一现场，从固定分工走向动态编排
在京东物流亚洲一号昆山智能产业园这个全球规模最大的仓拣一体智能物流园区，智能物流设备正在得到充分应用。
目前，昆山亚一的分拣自动化率已经达到90%，
今年618前夕已新上线了4套智狼货到人机器人系统。智狼货到人系统由智狼飞梯机器人、搬运机器人和立体货架构成，相比传统人找货模式，拣货效率提升3倍以上，存储坪效是相比传统提升的4倍。智狼系统已经不知不觉成为京东全球物流系统中的一种常态：智狼仓数量超过60个、自动化单日生产峰值接近400万单、去年618至今智狼出库累计破1亿件。
笔者在亚一实地采访时，昆山亚一负责人反复强调一个判断，“今年最大的不确定性不再是单量峰值有多高”。过去大促主要靠增加临时人力来应对，今年大量依赖自动化设备，因此最需要把控的变量变成了“这些自动化设备在长达近两个月的连续高强度运转中能否保持稳定，以及人与机器之间能否高效协同”。
昆山亚一正在解决这个考验。园区内，机器人负责上架、搬运、货到人拣选这类高频重复劳动；人则承担商品验收、料箱拣货、复核打包等需要灵活性和判断力的环节。今年618大促期间，系统会根据实时单量、设备负载和人力状态，分钟级动态决定每一个区域由谁主导。这一新变化，被京东内部概括为“从固定分工走向动态编排”，预期整体效率比去年再上一个台阶。
而这种人员转型的背后，是一套完整的方法论：京东不追求用机器完全替代人，而是让机器承担重复性劳动，让人从事需要判断力和灵活性的工作。 同时通过内部培训体系，把人从体力岗位培养成技术岗位。
02 超脑大模型2.0，AI决策超越老运营
把镜头从单条作业线拉远，看到的是昆山亚一作为枢纽的整张能力图谱。
物理底座先打下来。昆山亚一配置了41条高速摆轮主线、
法孚分拣机以及三套高速双层交叉带分拣机，全链路智能分拣发运能力位居行业前列。整个自动分拣中心拥有超80条自动分拣线、发货及时率达到99.5%、日均分拣超过380万件。
算法层的关键，落在京东物流去年9月发布、今年618全面投入实战的超脑大模型2.0上。这套大模型已经在京东物流超过1000个核心场景里实现深度AI应用，能把千万级别变量模型求解时间压缩到2小时以内，对人、车、货、场等运力进行最佳调度，结果是一线作业效率提升近20%、人机协作作业效率提升超20%、员工操作标准化水平提升15%。
其中最具行业代表性的动态路由，把每一个包裹的运输路径处理成一道实时导航题，根据货量波动、交通拥堵、异常天气等动态变量进行秒级规划，618期间预测将处理数千万订单，让车辆空驶和转运成本明显下降。而这背后更直接的结果是，干线运输成本实现双位数下降。
在昆山亚一负责人的视角里，超脑2.0带来了两个非常具体的运营突破。第一个是库内存储布局的动态优化，系统读取仓内热力图，自动将畅销商品前置到离打包台最近的区域，过去这是仓库主管的经验活，现在由系统实时计算并执行，拣货路径明显缩短。
第二个是拣选环节的实时智能分单，传统做法是人工划分订单池、批量处理，现在系统在订单生成的瞬间就实时判断商品位置、最顺畅路径，再动态分配每一单的最优拣选方案。他给出的结论很直接：在618瞬时爆单的高频高并发场景下，AI的决策速度和全局优化能力已经稳定地超越多年经验的老运营人员。
聊到超脑大模型的时候，笔者想起业内专家提过的一个观点：“物理AI率先落地的，一定是那些能用规则描述的世界；最后攻克的，一定是那些只能用常识理解的世界。”这话放在物流场景里特别贴切。当AI还处于文生图大模型，或者规则定义明确的单一场景时，是相对容易落地的。但当场景进入工厂、仓储与即时零售，任务难度陡然上升。以仓储为例，终局的机器人不仅要知道往哪走，还要知道怎么拿。这要求AI在理解空间的基础上，叠加对万千物体的识别与精细操作。
目前在仓储分拣场景下，全球能够像“人”一样真正依靠“常识”进行感知、推理、决策与执行并规模化应用具身智能，只有京东物流的异狼具身机械臂。其自研的工业级灵巧手，近百种手型能抓取近百种形状各异的物品（鼓包、凹陷、软塌如纸箱、矿泉水、米面油等），并在618期间在多地园区进行24小时工作。究其原因，正是拥有最丰富的供应链场景和生态，京东才拥有了建设全球最大的物理世界运营中心的信心和能力。
03 再推“杀手锏”，智能全托管一盘货，618上新“AI地图库存诊断助手”
由“软件+算法”驱动的京东物流智能体系，正通过全国仓网的高效协同，为商家提供核心服务——“智能全托管一盘货”。
以昆山亚一为代表的枢纽仓，在这一体系中与全国上千个仓库实时联动，精准分配库存，快速响应各地消费需求。过去品牌在京东、天猫、抖音和线下门店各自独立备货，多个互不打通的库存池让A渠道缺货、B渠道积压成为结构性矛盾，整体库存周转天数高达五六十天。在一盘货体系里，商家只需把全渠道货物送到就近备货仓，后续分货与仓间调拨全部由“智能全托管”系统托管；大促期间提供全流程实时监控与缺货预警；大促后自动生成涵盖库存健康度、履约时效、费用分析和销售结构的复盘报告。昆山亚一负责人给出的实战数据是，提前入仓商家的次日达履约率最高可达90%以上。
而一盘货的真正革命性在于：商品入仓即实现全渠道库存共享，打破跨平台的库存壁垒实现共享，系统可基于全网实时销量智能统筹分配，无需等待物理分仓即可实现多平台同步售卖。
作为该全托管服务在618期间新推出的软件能力，AI地图库存诊断助手进一步赋能全国商家。这套工具可以从海量商家中精准匹配经营品类与规模最相似的同行，输出对手策略和行业基准；其背后的自研大模型能在半小时内完成千级仓库、千万级订单下的最优仓网布局，对千万SKU实行差异化智能补货，整体库存周转效率提升30%至40%。
但更让笔者感兴趣的，是京东物流AI能力的外溢效应。据了解，目前AI能力开放赋能超10000家外部客户，这意味着在昆山亚一等供应链枢纽中验证成熟的AI能力，正在变成一种可以输出的公共基础设施。
枢纽的价值，正是从这里被重新定义，它同时承担三种角色：峰值时刻的抗压点、日常运营里的成本最优解、中小品牌借势成长的基础设施。
昆山亚一负责人提到的样本来自长三角，一家新锐美妆国货品牌，接入京东物流仓配网络之前，日订单只有几百单；接入之后，在智能全托管的智能补货和调拨下，在大促期间单日处理量增长到数万单。
而这个样本的更深层意义在于，它证明了AI驱动的供应链能力，正在成为品牌竞争的隐形战场。当大品牌还在拼流量、拼价格的时候，新锐品牌已经可以通过共享京东的物流AI能力，在供应链效率上实现降维打击。
04 新品千亿计划背后的供应链底气
4月23日，京东在北京举行2026新品盛典，正式发布新品全域通千亿计划，目标是在年内打造至少1000款年销售过亿新品。计划本身整合了搜推流量、营销IP、全渠道资源、AI工具和广告产品，仅新品运营中心一处就升级了25款免费AI运营工具，预计帮助品牌提效50%。但凡了解过电商爆品规律的人都清楚，新品千亿的真正瓶颈，不在前端流量，而在后端能不能稳。一旦前端被点燃、后端跟不上，新品冲峰就变成了库存灾难。
这正是京东物流昆山亚一这种枢纽存在的意义。京东物流今年5月披露的最新数据是：以40多座亚洲一号大型智能物流园区和全国超3600个仓库为核心的骨干网络已经成型，服务范围覆盖了中国几乎所有地区、城镇和人口，不仅建立了中国电商与消费者之间的信赖关系，还通过211限时达等时效产品和上门服务，重新定义了物流服务标准，客户体验持续领先行业。
从昆山亚一负责人对未来仓网形态的判断里，可以读出更深一层的方法论。长尾、低频、深度库存型商品继续在区域分发中心（RDC）集中存放，利用RDC的覆盖优势降低总库存成本；畅销、高频、时效敏感型商品则向C仓网格化演进，通过覆盖全国的C仓网络把商品提前部署到消费者所在区域，实现货在单前。两种模式并行，是为了同时兼顾成本效率和末端时效。
05 人才反哺，智慧仓运维员的产教融合实验
这套基础设施的产业外溢效应已经在显现。近三年京东物流分拣自动化投资超百亿元，日处理峰值达1.18亿件；2025年人社部新职业序列把智慧仓运维员纳入国家职业分类大典，明确这是未来五年需求增长最快的职业方向之一。
今年5月9日，京东联合全国15所高校在北京总部签署“自动化人才订单班”合作协议，首批定向培养1000名智慧仓运维员，今年秋季开学。京东用十几年时间在仓配端建立起来的AI能力，正在反向重新定义中国物流行业的人才结构。
而这个人才培养模式的创新之处，在于双师教学：京东提供真实业务场景和设备组建实训基地，企业一线技术专家直接进课堂授课，学生在校期间就能上手操作最新的自动化分拣线、智能仓储机器人。这种入学即入职、毕业即上岗的产教融合模式，可能会成为中国职业教育的一条新路。
06 写在最后：
回到一开始我们关注的那条分拣线：618逐步临近，15秒一次的码垛动作持续不断，料箱沿立体货架保持上移，中控屏幕上的热力图在每一次订单生成后悄悄变换颜色。把镜头合上，可以把今年京东618的故事浓缩成一句，低价能不能持续，取决于供应链能不能持续；供应链能不能持续，取决于AI是否真的进了车间、进了枢纽、进了网络。
AI进了车间、进了枢纽、进了网络之后，真正难的不是技术本身，而是如何让一线员工接受它、用好它、甚至爱上它。京东的做法是：不让AI替代人，而是让人学会驾驭AI。这种做法短期看可能慢一些，但长期来看，它建立的是一种“人与AI共生”的文化，而这可能是京东真正的核心竞争力。
这次调研下来，笔者一直在想一个问题：为什么是京东？答案可能就在那句老话里，兵马未动，粮草先行。只不过今天的“粮草”，不再是粮草，而是数据、算法和十几年攒下来的供应链场景。如我们所说，这是一个系统性的考验。物理AI的落地，需要的不是某一个算法的突破，而是对整个物理世界的深度理解和运营能力。除非是京东这样精耕数十年的超级供应链，否则难以应对这样的考验。而当AI真正进入仓库、进入枢纽、进入网络，它改变的将不只是一次大促的时效，而是整个零售行业的效率底座。
原文标题 : 618时效战的暗线：昆山亚一、AI与京东这一年的物流答卷
