發布時間：2025-09-23 15:55:33 神州控股科捷
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近日，在“智鏈神州·Next Chain”2025智慧供應鏈創新大會上，神州控股旗下智慧供應鏈企業科捷重磅推出自研供應鏈智能體——“小金”。本次發布以“AI for Process”理念為核心，直指當前通用大模型在企業級應用上“用不起來、難見回報”的核心痛點，深度賦能供應鏈全流程場景和一線崗位需求，致力于破解通用大模型與企業個性化需求之間“最后一公里”難題。
“小金”亦是神州控股持續推動“Data x AI”戰略升維，強化以“燕云Infinity平臺”為核心的數據智能技術底座，賦能供應鏈核心業務場景的成果。目前，“小金”在提升數據查詢、智能決策、客戶服務等環節效率方面成效顯著，今年將優先與客戶展開合作試用。
01 直擊企業AI應用痛點，小金“3+N”架構精準破局
據 MIT 2025 年 8 月發布的調研報告顯示，盡管 90% 的企業員工會高頻使用通用大模型處理崗位工作，但僅有 5% 的企業能通過大模型應用獲得可量化的商業回報，95% 的企業投入陷入 “打水漂” 境地。這種現象也被定義為 “影子 AI”—— 大模型如同 “隱形影子” 存在于企業運作中，但卻難以追蹤其實際價值。
發布會上，神州控股科捷軟件與智能化事業部副總經理田申指出，這種現象的核心癥結在于通用大模型與企業實際業務需求脫節，無法完成從 “提供思路” 到 “解決問題” 的轉化。以 “優化倉庫運營效率” 這一典型需求為例，通用大模型雖能給出 “優化庫存布局”“引入自動化設備” 等泛化建議，但企業團隊需自行拆解任務、查閱操作 SOP（標準作業程序）、收集庫存與用工數據，最終仍依賴人工完成數據分析與方案落地。
田申表示，企業真正需要的大模型，必須具備五大核心能力：一是分解問題；二是熟悉企業；三是深耕行業知識；四是整合信息；五是集成實時業務數據，動態捕捉企業真實需求。
基于這一認知，科捷依托公司技術積累和行業沉淀，研發供應鏈智能體“小金”——研發團隊在通用大模型基礎上，灌入供應鏈專屬知識，構建以科捷“KingKoo 智鏈” 物流垂類大模型為核心的 “大腦”；同時，整合科捷 20 余年在供應鏈領域積累的管理知識、崗位經驗及系統操作規范，形成龐大的專屬知識庫；并借助神州控股 “燕云 Infinity” 技術體系，解決大模型微調、智能體研發和實時數據采集問題。此外，科捷過往在決策式 AI（機器學習、深度學習）領域的算法積累，亦為智能體提供了精準輸出的工具支撐。
最終落地的 “小金” 智能體，基于“AI for Process”核心理念，定位為“供應鏈企業級智能體套件”，以 “3+N” 架構形成差異化優勢，成為破解企業 AI 應用 “最后一公里” 的關鍵方案。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高自由度提問，可自動以圖表、圖片形式呈現結果，針對海量數據還能生成 Excel 文件，覆蓋 80% 以上的數據查詢場景，可將日常查詢效率提升 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，例如為新客戶提供 “倉庫入駐推薦”“新建倉選址方案”，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。
發布會上，田申還現場演示了 “N” 個崗位智能體的落地效果。以產品設計助手為例，只需輸入需求背景，該智能體便可自動拆解需求、收集歷史文檔（含數據庫信息、需求文檔、會議紀要），生成涵蓋頁面改動、按鈕邏輯、數據庫設計的產品設計說明書，還能補充測試性能要求等非功能性內容，使產品設計效率提升 50%。
目前，該智能體已在科捷昆山數智化旗艦倉完成實踐部署，訂單準點完成率、倉庫管理效能提升，客戶投訴率顯著下降，驗證了其商業價值。
02 讓專業的人做專業的智能體，AI不在高處而在實處
對于 “小金” 智能體的未來發展，科捷制定了清晰的規劃。在技術層面，小金錨定供應鏈領域 “AI 原生”—— 即基于 AI 思維重構業務流程，而非在傳統流程上疊加 AI 工具。田申以財務結算流程舉例，傳統模式下財務人員需每月集中收集數據、制作賬單、審核對賬，而 “AI 原生” 思路下，借助智能體實現賬單數據自動收集與生成，將 “月更” 改為 “日更”，通過每日財務數據反向監測業務風險、優化運營，使原本單純的結算流程轉變為 “業務賦能樞紐”。科捷計劃通過持續研發，構建百量級供應鏈垂直智能體集群，覆蓋倉儲、運輸、報關、售后等全域場景，最終以 AI 重塑供應鏈全鏈條運作邏輯。
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” 智能體客戶版，與零售、3C、快消等行業標桿客戶開展合作試用，客戶版將保留核心智能體功能，并新增三大專屬服務：常見問題 24 小時快速應答，大幅提升客服響應效率；業務風險預警，通過 AI 分析運作數據降低履約中斷、庫存積壓等風險；個性化業務優化建議，集成決策助手能力為客戶提供庫存管理、倉網布局等定制方案，實現 “AI 管家式服務”。2026 年，在試點驗證效果后，將面向全行業進行規模化推廣，同時開放智能體建設方法論，為客戶提供 “業務梳理 — 數據采集 — 數據建模 —Agent 建設 —Agent 運營” 的一站式智能化轉型服務。
紅杉資本 2025 年 8 月公開的數據顯示，全球生成式 AI 市場規模未來將觸及 10 萬億美元，這一龐大的市場體量背后，是各行業對智能化轉型的迫切需求，供應鏈領域更是如此。不過，產業爆發的同時，“技術原型到工業化應用” 的跨越仍是普遍難題 。田申認為，當前大模型本體能力正逐漸趨同，未來行業競爭的主戰場將聚焦于 “AI 應用工藝”，尤其是能解決實際業務問題的工業化落地能力。
科捷推出 “小金”，正是踩準了這一行業發展風口。供應鏈行業從來不缺 “高大上” 的 AI 概念，但脫離具體場景的 “空中樓閣” 難以走遠，“小金” 從一開始就錨定 “實用”—— 依托科捷 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，讓智能體既能看懂物流數據，又懂行業痛點，成為能落地的 “實干派”。
田申在發布會結尾的呼吁，“我們不想做跟隨者，要通過實實在在的落地，成為智能化轉型的引領者。” 這份魄力，或許會開啟供應鏈行業的全新想象 —— 隨著 “小金” 等供應鏈智能體的普及，供應鏈可能不再是 “被動響應” 的鏈條，而是能主動預判需求的 “智慧網絡”：倉庫里，智能體提前算準庫存波動，讓貨物 “按需流動”；跨境物流中，報關、運輸、結算全流程由 AI 協同推進，效率翻番；甚至每個崗位的員工，都能借助專屬智能體，從重復性工作中解放出來，聚焦創新與服務。
未來，科捷還會聯合物流企業、電商平臺，制造廠商等更多的行業伙伴擴大供應鏈智能體生態。當越來越多的 “小金” 式AI融入不同業務場景，供應鏈行業將會迎來 “全鏈路智能協同” 的新時代——分散的倉儲、運輸、銷售數據被打通，形成真正高效、敏捷、韌性的智慧供應鏈體系。
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