JD.com, lojistikte fiziksel yapay zekayı 3 milyon robotla genişletiyor.



Özet


JD.com, lojistik ağında yapay zeka ve robotik teknolojilerini yaygınlaştırmak amacıyla yeni Fiziksel Yapay Zeka Hızlandırma Planı'nı duyurmuş ve önümüzdeki beş yıl içinde milyonlarca robot, otonom araç ile teslimat drone'u tedarik etmeyi hedeflemektedir. Şirket, bu kapsamda depolama, taşıma ve teslimat gibi görevler için tasarlanan Kurt Robot (Wolf Robot) serisini ve eksi 20 dereceye dayanıklı özelleştirilmiş sistemleri tanıtmıştır. Çin genelinde ve küresel çapta halihazırda geniş bir otomasyon altyapısına ve depo ağına sahip olan şirket, bu fiziksel ekipmanları "Meta Brain" adlı yapay zeka sistemiyle birbirine bağlamaktadır. Meta Brain 3.0, yüz milyonlarca kargo için en uygun rotaları saniyeler içinde hesaplayarak operasyonel süreçleri büyük ölçüde hızlandırmaktadır.



JD.com, yeni bir Fiziksel Yapay Zeka Hızlandırma Planı kapsamında lojistik ağı genelinde yapay zeka ve robotik teknolojilerini yaygınlaştırırken; 3 milyon robot, 1 milyon otonom araç ve 100.000 teslimat drone'u tedarik etmeye yönelik beş yıllık hedefinin de altını çiziyor.

Şirket, bu planı Pekin'deki JDDiscovery 2026'da tanıttı. JD Logistics ayrıca; depolama, ayrıştırma, taşıma ve teslimat gibi alanlardaki görevler için tasarlanan endüstriyel Kurt Robot (Wolf Robot) serisini de gözler önüne serdi.

Özelleştirilmiş sistemler arasında eksi 20 dereceye varan sıcaklıklarda çalışmak üzere tasarlanmış ekipmanlar, otomatik eczane sevkiyat sistemleri, otonom teslimat araçları ve drone'lar yer alıyor.

Beş yıllık tedarik planı, JD Logistics'in halihazırda faaliyette olan otomasyon altyapısının üzerine inşa ediliyor. 30 Haziran itibarıyla LangzuTech Malzemeden-İnsana (Goods-to-Person) otomasyona dayalı depolama sistemi Çin genelinde 30'dan fazla depoda devreye alınmış olup, Birleşik Krallık ve Almanya'da da kuruluma başlanmıştır.

JD Logistics'in genişletilmiş depo ağı, 30 Haziran itibarıyla Açık Depo Platformu (Open Warehouse Platform) üzerinde 1.800'den fazla öz mal depo ve 2.000'den fazla üçüncü taraf bulut depo içermektedir. Ağ, toplamda 36 milyon metrekareden fazla bir alanı kapsamaktadır.

Şirket ayrıca haziran sonu itibarıyla Çin'in 20'den fazla eyaletinde düzenli olarak faaliyette olan binlerce insansız araca sahipti. Kargo ve gıda teslimatı, acil tıp taşımacılığı ve afet yardımı dahil olmak üzere çeşitli alanlarda 100'den fazla yerli drone rotası faaliyette bulunuyordu.

Yapay zeka kararlarından fiziksel uygulamaya

JD Logistics, fiziksel ekipmanlarını depolama, taşımacılık ve teslimat genelinde kullanılan bir yapay zeka sistemi olan Meta Brain ile birbirine bağlıyor. JD, Meta Brain 3.0'ın yüz milyonlarca kargo için en uygun rotaları, eskiden dakikalar süren işlem süresine karşılık saniyeler içinde hesaplayabildiğini belirtti.

Meta Brain ayrıca, farklı şekillerdeki kargoları takip etmek, kavrasın ve yerleştirmek amacıyla modeli çok modlu sensör verileriyle birleştiren JD Logistics'in LangzuTech Packer robotik koluna da güç veriyor.

JD Logistics, birinci çeyrek yasal bildiriminde, Packer'ın kargo yerleştirme dizilerini ve yükleme düzenlerini optimize etmek için simüle edilmiş ortamlarda paralel pekiştirmeli öğrenme kullandığını belirtti. Şirket, sistemin ayrıştırma verimliliğini ve mevcut taşıyıcı alanının kullanımını artırmak üzere tasarlandığını ifade etti.

JD, ikinci çeyrekte daha hassas kafes yükleme operasyonlarını desteklemek amacıyla robotik kolun kuvvet kontrol teknolojisini yükseltti. Şirketin ara raporuna göre, haziran ayı itibarıyla Packer, birden fazla JD Logistics parkında 7/24 kesintisiz çalışıyordu.

JD ayrıca yapay zeka geliştirme çalışmalarını desteklemek amacıyla bilgi işlem kapasitesini artırıyor. JD Cloud, büyük model eğitimi, çıkarımı ve somutlaştırılmış yapay zeka (embodied AI) iş yükleri için 100.000 GPU içeren bir küme üzerinde Çinli çip üreticisi Moore Threads ile birlikte çalışmayı planlıyor.

Data Center Dynamics'e göre iki şirket daha önce 10.000 GPU'lu bir küme üzerinde birlikte çalışmıştı. Planlanan 100.000 GPU'lu sistemde Moore Threads'in hangi GPU modellerinin kullanılacağına dair ayrıntılar açıklanmadı.

JD Cloud ayrıca 10 milyondan fazla h