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。