AI应用工艺。 事实上，单个企业的智能体，多数时候只是单点优化，而行业需要的是全链条协同智能，从而释放供应 链的最大价值。 链接信息孤岛 MIT2025年8月发布的调研报告显示，尽管90%的企业员工会高频使用通用大模型处理岗位工作，但仅 有5%的企业能通过大模型应用，获得可量化的商业回报，95%的企业投入陷入"打水漂"境地。 这种现象在业界被戏谑地定义为"影子AI"，它们存在于企业运作中，但却难以追踪其实际价值。这种现 象的核心症结在于，通用大模型与企业实际业务需求脱节，无法完成从 "提供思路" 到 "解决问题" 的转 化。 以仓库运营场景为例，通用大模型虽能给出 "优化库存布局""引入自动化设备" 等泛化建议，但企业团 队需自行拆解任务、查阅操作作业程序、收集库存与用工数据，最终还是要依赖人工，才能完成数据分 析与方案落地。 对此，中国服务贸易协会副会长兼秘书长仲泽宇认为，未来构建以服务业、服务贸易、数字贸易为主的 全球供应链体系，需要高度重视数字技术在供应链中的运用，无论是AI还是未来的遥感技术、时空技 术、卫星技术。 另外，他预计，供应链正在成为私域领域的可信大数据风口。过去形成了很多信息孤岛的私域数据 ...

公司战略与产品发布 - 神州控股旗下科捷供应链推出自研供应链智能体"小金" 这是公司推动"Data x AI"战略升级 强化"燕云Infinity平台"数据智能技术底座的成果[1] - "小金"旨在提升数据查询 智能决策 客户服务等环节效率 目前已开始与客户合作试用[1] - 该智能体基于通用大模型 灌入供应链专属知识 以科捷"KingKoo智链"物流垂类大模型为核心大脑[2] 技术实施与运营成效 - "小金"已在科捷昆山数智化旗舰仓完成部署 实现订单准点完成率提升 仓库管理效能提升 客户投诉率显著下降[2] - 智能体依托公司20余年积累的160余个仓库运营经验 300余座城市业务覆盖 以及日处理500万单订单的技术储备[2] - 公司通过整合实时业务数据动态捕捉企业需求 使智能体既能看懂物流数据又懂行业痛点[2] 行业背景与市场机遇 - 全球生成式AI市场规模未来将触及10万亿美元 反映各行业对智能化转型的迫切需求[2] - MIT 2025年8月调研显示 90%企业员工高频使用通用大模型 但仅5%企业能通过大模型获得可量化的商业回报[1] - 行业竞争主战场将聚焦于"AI应用工艺" 特别是能解决实际业务问题的工业化落地能力[2] 产品定位与发展规划 - 企业级大模型需具备五大核心能力 分解问题 熟悉企业 深耕行业知识 整合信息 集成实时业务数据[1] - 科捷锚定"实用"定位 通过实实在在的落地成为智能化转型引领者而非跟随者[3] - 未来将联合物流企业 电商平台 制造厂商等扩大供应链智能体生态 推动全链路智能协同新时代[3]