Do końca 2030 roku JD.com planuje wdrożyć 3 miliony robotów, milion autonomicznych pojazdów i 100 tysięcy dronów dostawczych — skala, która nie ma precedensu w branży logistycznej i po raz pierwszy sprawia, że fizyczna AI przestaje być laboratoryjną wizją, a staje się kręgosłupem globalnej infrastruktury dostaw. Dla redakcji IWD Partner to sygnał, że rok 2026 może okazać się punktem zwrotnym: moment, w którym algorytmy przestają tylko doradzać ludziom i zaczynają samodzielnie przenosić paczki, planować trasy i pakować przesyłki w temperaturach minus 20 stopni Celsjusza.
Czym jest Physical AI Acceleration Plan JD.com?
Physical AI Acceleration Plan to ogłoszony w 2026 roku przez JD.com program masowego wdrożenia robotyki i autonomicznych systemów w całej sieci logistycznej firmy. Plan zakłada konkretne cele ilościowe do osiągnięcia w ciągu pięciu lat: 3 miliony robotów przemysłowych, 1 milion autonomicznych pojazdów i 100 tysięcy dronów dostawczych.
Zapowiedź padła podczas konferencji JDDiscovery 2026 w Pekinie, gdzie JD Logistics zaprezentowało również nową serię robotów przemysłowych pod nazwą Wolf Robot. Urządzenia z tej serii są projektowane z myślą o czterech kluczowych obszarach: magazynowaniu, sortowaniu, transporcie wewnętrznym i dostawach końcowych.
Liczby zawarte w planie nie są punktem startowym — budują na tym, co firma już wdrożyła. Na koniec czerwca 2026 roku JD Logistics dysponowało ponad 1800 własnymi magazynami oraz ponad 2000 magazynami zewnętrznymi partnerów w ramach platformy Open Warehouse Platform. Łączna powierzchnia tej sieci przekraczała 36 milionów metrów kwadratowych.
Jak działa system Meta Brain i robotyczne ramię Packer?
Centralnym elementem łączącym fizyczny sprzęt z decyzjami algorytmicznymi jest Meta Brain 3.0 — system AI rozwijany przez JD Logistics, który integruje zarządzanie magazynami, transport i dostawy w jednej warstwie obliczeniowej. Jego kluczową cechą jest prędkość: według danych JD Logistics Meta Brain 3.0 jest w stanie wyliczyć optymalne trasy dla setek milionów paczek w ciągu sekund, podczas gdy poprzednia generacja systemu potrzebowała na to minut.
Meta Brain 3.0 zasila bezpośrednio robotyczne ramię LangzuTech Packer — jedno z najbardziej zaawansowanych urządzeń w flocie JD Logistics. Ramię łączy decyzje modelu AI z danymi z multimodalnych czujników, co pozwala mu śledzić, chwytać i układać paczki o różnych kształtach i wymiarach. Nie jest to proste ramię przemysłowe programowane sekwencją ruchów — system adaptuje się do każdej przesyłki osobno.
W pierwszym kwartale 2026 roku JD Logistics ujawniło w regulacyjnym raporcie kwartalnym, że Packer używa równoległego uczenia przez wzmacnianie (parallel reinforcement learning) w symulowanych środowiskach. Dzięki temu optymalizuje kolejność układania paczek i sposób wypełnienia przestrzeni ładunkowej nośników, zwiększając efektywność sortowania i wykorzystanie dostępnej objętości.
W drugim kwartale 2026 roku JD ulepszył technologię kontroli siły ramienia, co umożliwiło bardziej precyzyjne operacje załadunku klatek transportowych. Już w czerwcu 2026 roku Packer pracował całą dobę w kilku centrach logistycznych JD Logistics jednocześnie.
Redakcja IWD Partner: Połączenie uczenia przez wzmacnianie w symulacji z fizycznym ramieniem robotycznym pracującym 24/7 to coś więcej niż optymalizacja operacyjna — to pierwsze realne wdrożenie tego, co badacze od lat nazywają „embodied AI” w warunkach produkcyjnych na masową skalę. Warto zadać pytanie, które branża logistyczna jeszcze głośno nie stawia: czy za pięć lat certyfikacja operatora wózka widłowego będzie miała takie samo znaczenie zawodowe jak certyfikat maszynisty parowozu?
Jakie specjalistyczne systemy wdrożył JD Logistics?
Poza flagowymi produktami seria Wolf i systemem Packer, JD Logistics wdrożył kilka wyspecjalizowanych systemów odpowiadających na konkretne wyzwania operacyjne. Jednym z nich jest sprzęt przystosowany do pracy w temperaturach do minus 20 stopni Celsjusza — istotne w przypadku łańcucha dostaw żywności mrożonej i farmaceutyków wymagających chłodzenia.
Firma uruchomiła też zautomatyzowane systemy wydawania leków dla farmacji, autonomiczne pojazdy dostawcze oraz drony. Na koniec czerwca 2026 roku w Chinach funkcjonowało ponad 100 krajowych tras dronowych, obsługujących dostawy paczek, jedzenia, leków ratunkowych i wsparcia w sytuacjach kryzysowych, takich jak powodzie i trzęsienia ziemi.
System magazynowania LangzuTech Goods-to-Person — który dostarcza towary do stanowiska pracownika zamiast wysyłać pracownika do towaru — był wdrożony do końca czerwca 2026 roku w ponad 30 magazynach na terenie Chin, a także w magazynach w Wielkiej Brytanii i Niemczech, co sygnalizuje ekspansję technologii JD poza rynek azjatycki.
Autonomiczne pojazdy w operacjach terenowych
Tysiące bezzałogowych pojazdów naziemnych JD Logistics działało regularnie w ponad 20 chińskich prowincjach na koniec czerwca 2026 roku. Pojazdy te obsługują zarówno dostawy ostatniej mili w obszarach miejskich, jak i transport między węzłami logistycznymi — klasycznie zarezerwowany dla kierowców.
Dlaczego infrastruktura obliczeniowa JD Cloud ma znaczenie dla AI?
Fizyczna automatyzacja wymaga ogromnej mocy obliczeniowej — JD Cloud odpowiada na to wyzwanie, planując budowę klastra złożonego ze 100 tysięcy GPU we współpracy z chińskim producentem układów scalonych Moore Threads. Klaster ma służyć do trenowania dużych modeli językowych, wnioskowania i workloadów embodied AI, czyli AI osadzonej w fizycznych maszynach.
Obie firmy mają już doświadczenie we wspólnych projektach: wcześniej zbudowały wspólnie klaster 10 tysięcy GPU, co oznacza, że planowana infrastruktura jest dziesięciokrotnie większa od poprzedniego przedsięwzięcia. Według portalu Data Center Dynamics szczegóły dotyczące konkretnych modeli GPU Moore Threads, które zostaną użyte w nowym klastrze, nie zostały jeszcze ujawnione według stanu na połowę 2026 roku.
JD Cloud planuje też zebrać ponad 10 milionów godzin danych z operacji fizycznych robotów — jest to tzw. dane embodied, niezbędne do trenowania modeli rozumiejących przestrzeń, ruch i interakcje fizyczne. Tego rodzaju danych nie można zastąpić tekstem ani obrazem, co czyni flotę JD unikalnym aktywem badawczym.
Dlaczego masowa robotyzacja logistyki ma znaczenie?
Skala deklarowana przez JD.com — 3 miliony robotów do 2031 roku — oznacza, że jeden podmiot prywatny zamierza wdrożyć więcej autonomicznych maszyn niż wynosi łączna liczba robotów przemysłowych zainstalowanych w całej Europie według danych Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR) za rok 2023. To nie jest ewolucja — to zmiana rzędu wielkości.
Dla codziennego konsumenta implikacje są bezpośrednie: krótsze czasy dostaw, niższe koszty obsługi zamówień i potencjalnie tańsze produkty. Dla rynku pracy w logistyce — sektora zatrudniającego miliony ludzi globalnie — skala automatyzacji JD.com wyznacza tempo, do którego inni operatorzy będą musieli się dostosować lub konkurować.
Wdrożenia w Wielkiej Brytanii i Niemczech wskazują, że technologia nie pozostanie wyłącznie w Azji. Europejskie regulacje dotyczące autonomicznych pojazdów i dronów będą musiały nadążyć za tempem, które wyznaczają gracze tacy jak JD Logistics — co stawia pod znakiem zapytania gotowość zachodnich instytucji regulacyjnych na tę skalę innowacji.
Powiązane pojęcia z AI i uczenia maszynowego
- Physical AI (AI fizyczna) — dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się systemami, które nie tylko przetwarzają dane, ale wykonują działania w świecie fizycznym za pośrednictwem robotów i autonomicznych maszyn.
- Reinforcement learning (uczenie przez wzmacnianie) — metoda uczenia maszynowego, w której agent uczy się optymalnych zachowań poprzez interakcję ze środowiskiem i otrzymywanie nagród lub kar za podejmowane działania.
- Embodied AI — podejście do sztucznej inteligencji zakładające, że inteligencja musi być osadzona w ciele fizycznym i rozwijać się przez interakcję z rzeczywistym środowiskiem, a nie tylko przez przetwarzanie tekstu lub danych.
- Goods-to-Person (G2P) — system automatyzacji magazynowej, w którym towar jest transportowany do stanowiska pracownika przez roboty, zamiast pracownik chodzi po magazynie w poszukiwaniu produktów.
- Multimodalne czujniki — zestawy sensorów łączące różne typy danych wejściowych (obraz, dotyk, głębokość, ciśnienie), które pozwalają robotom na bardziej precyzyjną percepcję i manipulację obiektami fizycznymi.
Na podstawie materiałów źródłowych.
