JDDiscovery 2026: JD.com ดันหุ่นยนต์ 3 ล้านตัวลุยโลจิสติกส์
JD.com เปิดตัวแผน Physical AI Acceleration Plan ในกรุงปักกิ่ง ตั้งเป้าจัดซื้อหุ่นยนต์ 3 ล้านตัว รถไร้คนขับ 1 ล้านคัน และโดรน 100,000 ลําใน 5 ปี พร้อมเปิดตัวหุ่นยนต์ตระกูล Wolf และระบบ Meta Brain 3.0
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- JD.com เปิดตัวแผน Physical AI Acceleration Plan ในงาน JDDiscovery 2026 ที่กรุงปักกิ่ง
- ตั้งเป้าจัดซื้อหุ่นยนต์ 3 ล้านตัว รถไร้คนขับ 1 ล้านคัน และโดรน 100,000 ลำ ภายในระยะเวลา 5 ปี
- เปิดตัวหุ่นยนต์อุตสาหกรรมตระกูล Wolf และระบบ Meta Brain 3.0 สำหรับคำนวณเส้นทางพัสดุ
- JD Cloud ร่วมมือกับ Moore Threads พัฒนาคลัสเตอร์ GPU ขนาด 100,000 ตัวเพื่อรองรับงาน AI
JD.com ประกาศขยายการใช้งานปัญญาประดิษฐ์และหุ่นยนต์ทั่วเครือข่ายโลจิสติกส์ภายใต้แผนงานใหม่ที่มีชื่อว่า Physical AI Acceleration Plan โดยบริษัทยังคงเดินหน้าตามเป้าหมายระยะเวลา 5 ปีในการจัดซื้อหุ่นยนต์จำนวน 3 ล้านตัว รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ 1 ล้านคัน และโดรนจัดส่งสินค้า 100,000 ลำ แผนงานดังกล่าวถูกเปิดตัวอย่างเป็นทางการในงาน JDDiscovery 2026 ที่จัดขึ้นในกรุงปักกิ่ง พร้อมกับการเผยโฉมซีรีส์หุ่นยนต์อุตสาหกรรม Wolf จาก JD Logistics ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับงานในคลังสินค้า การคัดแยก การขนส่ง และการจัดส่งพัสดุ
ระบบเฉพาะทางที่เปิดตัวเพิ่มเติมยังรวมถึงอุปกรณ์ที่สามารถปฏิบัติงานในอุณหภูมิติดลบถึง 20 เซลเซียส ระบบจ่ายยาอัตโนมัติในร้านขายยา ยานพาหนะจัดส่งอัตโนมัติ และโดรนขนส่ง โดยแผนการจัดซื้อในระยะเวลา 5 ปีนี้ต่อยอดมาจากระบบอัตโนมัติที่ JD Logistics มีการใช้งานอยู่แล้ว ข้อมูล ณ วันที่ 30 มิถุนายน ระบุว่าระบบคลังสินค้าอัตโนมัติ LangzuTech Goods-to-Person ได้ถูกนำไปติดตั้งในคลังสินค้ามากกว่า 30 แห่งทั่วประเทศจีน รวมถึงเริ่มมีการใช้งานในสหราชอาณาจักรและเยอรมนีแล้ว นอกจากนี้ เครือข่ายคลังสินค้าของบริษัทประกอบด้วยคลังสินค้าที่ดำเนินงานเองมากกว่า 1,800 แห่ง และคลังสินค้าคลาวด์จากบุคคลที่สามบนแพลตฟอร์ม Open Warehouse มากกว่า 2,000 แห่ง ครอบคลุมพื้นที่รวมกันมากกว่า 36 ล้านตารางเมตร
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ในด้านการประมวลผลและการควบคุม JD Logistics ได้เชื่อมต่ออุปกรณ์ทางกายภาพเข้ากับ Meta Brain ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ใช้ควบคุมงานในคลังสินค้า การขนส่ง และการจัดส่ง โดย JD ระบุว่าระบบ Meta Brain 3.0 สามารถคำนวณเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดสำหรับพัสดุปริมาณหลายร้อยล้านชิ้นได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วินาที จากเดิมที่ต้องใช้เวลาหลายนาที นอกจากนี้ Meta Brain ยังทำหน้าที่ขับเคลื่อนแขนกลหุ่นยนต์ LangzuTech Packer ซึ่งผสานโมเดลเข้ากับข้อมูลเซ็นเซอร์หลายรูปแบบเพื่อติดตาม หยิบ และวางพัสดุที่มีรูปร่างแตกต่างกันได้ ณ สวนโลจิสติกส์หลายแห่งของ JD Logistics แขนกลดังกล่าวได้ปฏิบัติงานตลอด 24 ชั่วโมง
การรุกคืบเข้าสู่เทคโนโลยี Physical AI และระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบของ JD.com สะท้อนให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของวงการอีคอมเมิร์ซจีน ที่การแข่งขันไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแค่สงครามราคาหรือส่วนลดค่าจัดส่งอีกต่อไป แต่เป็นการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านหุ่นยนต์และซัพพลายเชนอัจฉริยะ เพื่อรับมือกับต้นทุนแรงงานระยะยาวและการเติบโตของปริมาณคำสั่งซื้อที่มหาศาล การร่วมมือกับผู้ผลิตชิปในประเทศอย่าง Moore Threads เพื่อสร้างคลัสเตอร์ 100,000 GPU ยังแสดงให้เห็นความพยายามในการพึ่งพาตนเองด้านโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลขั้นสูงท่ามกลางความท้าทายระดับโลก
นอกเหนือจากการดำเนินงานภายในคลังสินค้าแล้ว JD Cloud ยังมีแผนร่วมมือกับ Moore Threads ผู้ผลิตชิปสัญชาติจีน ในการสร้างคลัสเตอร์ที่ประกอบด้วย GPU จำนวน 100,000 ตัว เพื่อรองรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ การอนุมาน และภาระงานด้าน Embodied AI พร้อมทั้งเตรียมเก็บข้อมูลวิดีโอเกี่ยวกับกิจกรรมของมนุษย์ในโลกจริงมากกว่า 10 ล้านชั่วโมงในช่วงสองปีข้างหน้า ในส่วนของการขนส่งภาคสนาม JD Logistics ได้ขยายเครือข่ายรถไร้คนขับสู่การจัดส่งรอบดึกในเมืองเซินเจิ้น พร้อมทั้งริเริ่มเครือข่ายการจัดส่งด้วยโดรนในพื้นที่ชนบท เช่น ที่อำเภอจื่อจง มณฑลเสฉวน ครอบคลุม 78 หมู่บ้านบริหาร ซึ่งการจัดส่งไปยังหมู่บ้านบนภูเขาบางแห่งใช้เวลาเพียง 7 นาทีเท่านั้น
รายงานระบุเพิ่มเติมว่า JD Logistics มีค่าใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนาในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 อยู่ที่ 2,300 ล้านหยวน เพิ่มขึ้น 23.7% จากระดับ 1,900 ล้านหยวนในปีก่อนหน้า ขณะที่การแข่งขันด้านโลจิสติกส์ในจีนทวีความรุนแรงขึ้นท่ามกลางผู้เล่นรายใหญ่อย่าง Alibaba และ Meituan นอกจากนี้ ริชาร์ด หลิว ผู้ก่อตั้ง JD เคยระบุไว้ก่อนหน้านี้ว่าหุ่นยนต์จะเข้ามาแทนที่งานจัดส่งพัสดุที่ดำเนินการโดยมนุษย์ในท้ายที่สุด และบริษัทได้ลงนามข้อตกลงกับสถาบันการศึกษาประมาณ 120 แห่งเพื่อฝึกอบรมแรงงานใหม่สำหรับบทบาทหน้าที่ เช่น การซ่อมแซมและบำรุงรักษาหุ่นยนต์ ซึ่งคาดว่าจะช่วยสนับสนุนตำแหน่งงานวิศวกรบริการหุ่นยนต์มากกว่า 100,000 ตำแหน่งในอนาคต
ที่มา: AI News
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น