ÉlőUtoljára: 56 perceMa: 22
Robotika & CVfrissítve: 14:16

Hárommillió robotot és önvezető járművet tervez a JD.com a logisztikába

A JDDiscovery 2026 pekingi eseményen bemutatták a Wolf Robot ipari sorozatot, amely raktározás, szétválogatás, szállítás és kiszállítás feladatait látja el.

Hárommillió robotot és önvezető járművet tervez a JD.com a logisztikába
Fotó: Brecht Corbeel / Unsplash
forrás: AI News·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

A JD.com öt éves, Physical AI Acceleration Plan névre keresztelt stratégiájának keretében 3 millió robotot, 1 millió önvezető járművet és 100 ezer szállítódrónt tervez beszerzni a logisztikai hálózatába — írja az Artificial Intelligence News. (AI News)

A JD Logistics hálózata június végén 1800 saját raktárt és 2000 harmadik féltől bérelt felhőraktárt foglalt magában, összesen 36 millió négyzetméter területet. A cég már meglévő automatizált rendszereire épít: június 30-án a LangzuTech Goods-to-Person raktározási rendszer több mint 30 kínai raktárban volt telepítve, emellett elindult a bevezetés az Egyesült Királyságban és Németországban is.

Wolf Robotok és szélsőséges körülmények

A tervet a JDDiscovery 2026 pekingi konferencián mutatták be, ahol a JD Logistics bemutatta a Wolf Robot ipari sorozatot is. A rendszerek raktározás, szétválogatás, szállítás és kiszállítás feladataira specializálódnak, és képesek működni akár –20 °C-os hőmérsékleten is.

A cég ezeken kívül ezreknyi vezér nélkül működő járművet üzemeltetett június végén 20 kínai tartományban, és több mint 100 belföldi drónvonalat működtetett csomag-, élelmiszer-, sürgősségi gyógyszer- és katasztrófahelyzeti szállításra.

Meta Brain optimalizálás

A JD Logistics a fizikai eszközeit a Meta Brain nevű AI-rendszerrel kapcsolja össze, amely raktározás, szállítás és kiszállítás területén segít. A Meta Brain 3.0 a cég szerint másodpercek alatt képes optimalizálni több százmillió csomag útvonalát — korábban ez percekbe telt.

A rendszer vezérli a LangzuTech Packer robotkarját is, amely multimodális szenzoradatokkal követi, megragadja és elhelyezi a különböző alakú csomagokat. A Packer párhuzamos erősítéses tanulást használ szimulált környezetben a csomagok elhelyezési sorrendjének és a szállítóterek kihasználtságának optimalizálásához. A cég júniusra már több JD Logistics parkban is 24 órás üzemmódban üzemeltette a rendszert.

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·AI News

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom