西井科技推出Hymala多式联运物流枢纽大模型矩阵

近日，2025WAIC，上海市工商联"人工智能+数字化"转型解决方案和创新产品成果活动上，人工智能智慧物流解决方案商——西井科技重磅推出Hymala多式联运物流枢纽大模型矩阵，直击多式联运物流枢纽中多源需求、跨系统任务与多要素协同的全链路智能统筹难题，致力于构建具备深度思考与协同能力的物流“智能大脑”，以积极响应行业对于“高效化、绿色化”运营的迫切需求，引领智慧物流的未来走向。

当前，物流行业正处于从传统“机械执行”迈向“智能协同”的关键转型期。与此同时，多式联运蓬勃发展，铁路、公路、空运、港口等运输环节需紧密衔接，迫切需要一个强大的“中枢指挥官”来统筹协调。虽然港口、厂区已引入各类智能化设备，但各系统相互孤立，难以发挥整体效能。在这一行业背景下，西井科技的Hymala多式联运物流枢纽大模型矩阵应运而生！

Hymala不是单一模型，是 “调度员 + 作业员 + 指挥官”模型+智能体网络

Hymala作为西井科技精心打造的多层级大模型矩阵架构，集“调度员+作业员+指挥官”多重能力于一体，矩阵中包含：基于LLM的语料处理模型，基于ViT的多模态全域态势感知模型，基于PFM架构从0到1构建的时空预测及任务调度模型，以及自主训练研发的VLM端到端智能驾驶模型，从而构成一个“智能体矩阵网络”。

它打破了传统“单点调度”与“单车自动驾驶”相互分离的模式，以分层模型体系实现跨系统、跨设备、跨场景的任务协同与资源统筹，构建覆盖“需求理解 - 资源统筹 - 智能执行”的完整智能链条，真正实现物流枢纽的“全链路大脑”功能。

各层模型深度协同，从而形成“端到端”智能体体系，建立面向多式联运的全域泛化能力——既可垂直深耕单一场站，也能横向联动跨场景资源，真正实现从“单站优化”到“全链智能”的跨越。

实践验证：落地物流场站场景，助力管理全链路提效

以物流场站场景举例，西井科技自研基础模型会整合调度日志、历史路径等序列数据，以此实现多车动态任务分配、冲突预测，并生成全局资源调度策略。同时，能依据历史特定时长的作业情况，规划后续作业计划。

针对指定任务，单车上部署的多模态大模型可自主完成感知与决策，输出高频控制信号，还能借助高速TTS (Test Time Scaling) 技术进行短时预测和动作微调。

任务执行过程中，底层数据中台自动提炼高价值训练语料，完成大模型关键的数据沉淀。此外，大模型通过理解全场鸟瞰图的数字孪生，结合时间戳和事件节点展开因果分析，化身物流提效专家，实时总结并向业务人员及系统提供优化建议。

未来布局：多场景深化合作，推动行业全面落地

“Hymala不仅是工具，更是物流枢纽的‘智能大脑’。” 西井科技数据治理和应用负责人沈思泽表示，“其模块化设计可快速适配不同规模的物流枢纽，我们期待与行业伙伴共同掌握‘同一张时刻表’，开启智慧物流的崭新时代。”

随着Hymala的正式发布，西井科技计划与多家物流企业围绕海、陆、空、工厂等多式联运细分场景展开深度合作，推动大模型矩阵在港口调度、厂区配送、干线协同等场景的规模化应用，加速智慧物流从“单点智能”向“全域智能”进化。

从“按脚本执行”到“主动思考”，从“设备孤岛”到“系统协同”，Hymala多式联运物流枢纽大模型矩阵的登场，将为全球物流行业智能化转型标注新的技术坐标。