JD.com, Pekin’de düzenlenen JDDiscovery 2026 etkinliğinde lojistik ağını daha yoğun biçimde otomasyon ve yapay zekâ ile genişletecek yeni Physical AI Acceleration Plan programını duyurdu. Şirket aynı zamanda beş yıllık dönemde 3 milyon robot, 1 milyon otonom araç ve 100.000 teslimat dronu tedarik etme hedefini de yeniden teyit etti. Açıklama, JD Logistics’in son yıllarda kurduğu geniş depo, taşıma ve teslimat altyapısını daha ileri seviyede fiziksel yapay zekâ sistemleriyle ölçeklendirme niyetini ortaya koyuyor.
Etkinlikte tanıtılan sistemlerin merkezinde JD Logistics’in endüstriyel Wolf Robot serisi yer alıyor. Bu seri; depolama, ayıklama, taşıma ve teslimat gibi lojistik zincirinin farklı halkalarına yönelik görevler için tasarlanmış durumda. Şirket ayrıca eksi 20 derece Celsius sıcaklıklarda çalışabilen ekipmanlar, otomatik eczane sevkiyat sistemleri, otonom teslimat araçları ve drone çözümleri gibi daha özelleşmiş uygulamaları da öne çıkardı. Bu tablo, JD’nin otomasyonu tek bir depo içi robotik proje olarak değil, uçtan uca lojistik ağına yayılan bir platform olarak ele aldığını gösteriyor.
Şirketin yeni planı sıfırdan başlamıyor. 30 Haziran itibarıyla LangzuTech Goods-to-Person otomatik depolama sistemi Çin genelinde 30’dan fazla depoda devreye alınmıştı. Bunun yanında Birleşik Krallık ve Almanya’da da kurulumlar başlatılmış durumda. Daha geniş ölçekte bakıldığında JD Logistics’in ağında 1.800’ü aşkın şirket tarafından işletilen depo ve Open Warehouse Platform üzerinde 2.000’den fazla üçüncü taraf bulut depo bulunuyor. Bu ağın toplam kapsama alanı 36 milyon metrekareyi aşıyor. Dolayısıyla açıklanan yeni satın alma hedefleri, zaten büyük bir ölçekte çalışan mevcut otomasyon altyapısının üzerine inşa ediliyor.
JD’nin sahadaki otonom taşıma varlığı da dikkat çekici boyuta ulaşmış durumda. Haziran sonu itibarıyla şirketin sürücüsüz araçlarından binlercesi Çin’de 20’den fazla eyalette düzenli operasyonda kullanılıyordu. Bunun yanında 100’den fazla yerli drone rotası; paket ve gıda teslimatı, acil ilaç taşımacılığı ve afet yardımı gibi farklı kullanım alanlarında aktifti. Özellikle kırsal ve erişimi zor bölgelerde drone kullanımının, geleneksel kara taşımacılığına göre teslimat süresini anlamlı biçimde düşürmesi hedefleniyor.
Bu fiziksel ağın yazılım tarafında ise Meta Brain adlı yapay zekâ sistemi bulunuyor. JD Logistics, depolama, taşımacılık ve teslimat ekipmanlarını bu platformla birbirine bağlıyor. Şirkete göre Meta Brain 3.0, yüz milyonlarca paketin en uygun rotasını artık dakikalar yerine saniyeler içinde hesaplayabiliyor. Böyle bir hız artışı özellikle yoğun sipariş dönemlerinde ağ planlaması, araç yönlendirmesi ve merkezler arası yük dengelemesi açısından kritik önem taşıyor. Buradaki ana fikir, yapay zekânın yalnızca veri analizi yapması değil, fiziksel dünyadaki ekipmanların kararlarını da doğrudan beslemesi.
Meta Brain aynı zamanda JD Logistics’in LangzuTech Packer adlı robotik kolunda da kullanılıyor. Sistem, model yeteneklerini çok modlu sensör verileriyle birleştirerek farklı şekillerdeki paketleri takip etme, kavrama ve yerleştirme görevlerini yerine getiriyor. Şirketin ilk çeyrek düzenleyici bildirimine göre Packer, simülasyon ortamlarında paralel pekiştirmeli öğrenme kullanarak paket yerleştirme sıralarını ve yükleme düzenlerini optimize ediyor. Amaç, ayıklama verimliliğini artırmak ve taşıyıcı içindeki kullanılabilir alanı daha etkin değerlendirmek. İkinci çeyrekte robotik kolun kuvvet kontrol teknolojisi de daha hassas kafes yükleme işlemlerini destekleyecek şekilde güncellendi. Haziran itibarıyla Packer, birden fazla JD Logistics parkında 7/24 çalışıyordu.
JD, yapay zekâ tarafındaki bu genişlemeyi desteklemek için hesaplama kapasitesini de büyütüyor. JD Cloud, Çinli çip üreticisi Moore Threads ile büyük model eğitimi, çıkarım ve embodied AI iş yükleri için 100.000 GPU içeren bir küme üzerinde çalışmayı planlıyor. İki şirketin daha önce 10.000 GPU’luk bir kümede birlikte çalıştığı belirtiliyor, ancak yeni sistemde hangi Moore Threads GPU modellerinin kullanılacağı şimdilik açıklanmış değil. Bunun yanında JD Cloud, embodied AI eğitimi amacıyla önümüzdeki iki yılda gerçek dünyadaki insan faaliyetlerini gösteren 10 milyondan fazla saatlik video toplamayı planlıyor. Bu veri birikimi, robotların fiziksel ortamlarda daha doğru algılama ve hareket kabiliyeti kazanması için temel kaynaklardan biri olacak.
Depo içi süreçlerin ötesinde, JD Logistics otonom araç ağını gece teslimatına da taşımaya başladı. Ara dönem raporuna göre şirket, Shenzhen’de gece saatlerinde çalışan otonom güzergâhları devreye aldı ve araçların 24 saat operasyon yapabilmesini sağladı. Kırsal lojistikte ise Haziran ayında Sichuan eyaletinin Zizhong bölgesinde 78 idari köyü kapsayan bir drone teslimat ağı başlatıldı. Şirket, bazı dağ köylerine teslimatın 7 dakika gibi kısa bir sürede tamamlanabildiğini söylüyor. Bu örnekler, otomasyonun yalnızca büyük şehirlerin depo bölgeleriyle sınırlı kalmadığını, farklı coğrafi ihtiyaçlara göre uyarlanabildiğini gösteriyor.
Bununla birlikte JD, etkinlikte ya da duyuruda beş yıllık tedarik programının toplam maliyetini paylaşmadı. Şirket ayrıca ağ genelinde beklenen yatırım geri dönüşüne ilişkin bir hedef de vermedi. Finansal tablolar, yalnızca daha genel eğilimleri gösteriyor. JD Logistics, 2026’nın ilk yarısında araştırma ve geliştirmeye RMB2,3 milyar harcadı; bu rakam bir yıl önceki RMB1,9 milyara göre %23,7 artış anlamına geliyor. Şirket artışı teknoloji ve inovasyona devam eden yatırımlara bağladı, ancak harcamanın ne kadarının doğrudan AI veya robotiğe gittiğini ayrı kırılım halinde açıklamadı.
Benzer şekilde, maddi duran varlıkların amortismanı ve diğer maddi olmayan varlıkların itfası 2026’nın ilk yarısında RMB2,2 milyardan RMB2,6 milyara çıkarak %18,7 arttı. Şirket bu yükselişi ağırlıklı olarak ek lojistik ekipmanları ve araçlara bağladı. Aynı altı aylık dönemde maddi duran varlıklar ve yatırım amaçlı gayrimenkul alımları da RMB2,70 milyardan RMB3,09 milyara yükseldi. Ancak bu rakamlar lojistik işinin tamamını kapsıyor; yeni fiziksel AI programına özgü net bir yatırım kalemi olarak sunulmuyor.
JD’nin otomasyon hamlesi, Çin e-ticaret pazarındaki daha geniş rekabet bağlamında da önemli. Büyük platformlar son dönemde teslimat sübvansiyonlarından çok lojistik altyapısı, ürün çeşitliliği ve sipariş bazlı ekonomi üzerine yoğunlaşıyor. Yoğun nüfuslu bölgelerde bir saat içinde teslimatı desteklemek için dark store ve hızlı sevkiyat depoları açılırken, anlık perakende pazarının 2026 sonuna kadar RMB1,2 trilyon, yani yaklaşık $178 milyar büyüklüğe ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu ortamda daha verimli çalışan depo, araç ve rota sistemleri doğrudan rekabet avantajına dönüşebiliyor.
İnsan iş gücü tarafı da bu dönüşümün önemli bir parçası olmaya devam ediyor. JD ve ekosistemindeki şirketlerin yaklaşık 700.000 teslimat ve lojistik personeli istihdam ettiği belirtiliyor. Şirketin kurucusu Richard Liu daha önce paket teslimat işlerinin zaman içinde robotlar tarafından devralınacağını söylemişti. Buna paralel olarak JD’nin, robot onarımı ve bakımını da içeren rollere yönelik yeniden eğitim için yaklaşık 120 eğitim kurumu ile anlaşma yaptığı aktarılıyor. Şirket hâlihazırda Çin’de sekiz robot onarım merkezi işletiyor ve önümüzdeki beş yılda robotik satış sonrası hizmet kapasitesini büyütmeyi planlıyor. Bu genişlemenin 100.000’den fazla robotik servis mühendisi işini desteklemesi bekleniyor. Kısacası JD’nin hedefi yalnızca daha fazla makine satın almak değil; bu makineleri sürdürecek servis, veri, yazılım ve operasyon ekosistemini de aynı ölçekte kurmak.
