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”?？平萦媱澩ㄟ^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?；茝V，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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