从Manus看中国物流的AI革命

第一部分：众神归位 ——AI 巨头的 “世界模型” 战争

2026 年，当我们回望 AI 发展的历史曲线时，会发现 2025 年是一个分水岭。这一年，Ilya Sutskever 宣告了预训练缩放定律（Scaling Laws for Pre-training）的终结，黄仁勋提出了“Token 即能源”的经济学模型，而 Gavin Baker 则敏锐地指出了 AI 竞争正从“模型参数”转向“推理侧（Test-time Compute）”和“物理落地”。

在这一背景下，AI 行业正在经历一场从“聊天机器人（Chatbot）”向“世界模型构建者（World Builders）”的深刻范式转移。如果说 ChatGPT 的出现是让人类惊叹于 AI 的语言能力，那么现在的竞争核心，则是谁能构建一个更精准的“世界模型”，并在此基础上对抗现实世界的“熵”（Entropy）。

抛开眼花缭乱的技术名词，我们可以从 算力（Compute）、数据 / 世界模型（World Model）、算法（Algorithm） 三个维度，将未来的的 AI 龙头划分为三大流派。它们分别代表了人类试图用 AI 解构世界的三个侧面：物理、生物与逻辑。

1. 物理派：Tesla FSD /xAI —— 上帝视角的代行者

世界模型：物理公理的数字孪生

物理世界是残酷但公平的。重力加速度永远是 9.8，动量永远守恒，光线永远沿直线传播。因为拥有这些 “公理”，Tesla 实际上是在使用演绎法（Deduction）构建世界。他们不需要等待车祸发生，就可以在仿真器中生成亿万种光线变化和碰撞场景。这种 “上帝视角” 的模拟能力，是 FSD 的核心护城河。

算力与算法：暴力感知的 System 1

为了处理 8 个摄像头传来的 4K 视频流，并理解其中的深度、速度和遮挡关系，物理派需要极大的感知算力（如 HW4.0/AI5 芯片）。其核心算法是端到端的 VLA（视觉 - 语言 - 动作），但本质上，它是在训练一个具备极致直觉的 “老司机”（System 1）。它不需要思考 “为什么这块石头在这里”，它只需要直觉反应 “避开它”。

2. 生物派：Recursion —— 黑暗森林的探险家

因为缺乏公理，Recursion 无法像 Tesla 那样凭空仿真。它必须使用归纳法（Induction）。它依赖的是 “湿实验（Wet Lab）”—— 用机器人每天进行数百万次细胞培养和药物筛选。

算力与算法：主动学习的闭环

Recursion 的核心不是预测的准确度，而是“主动学习（Active Learning）”的闭环速度。当 AI 对某个分子的药效不确定时，它会指挥机器人去物理世界合成这个分子并进行测试。这种 “预测 - 实验 - 修正” 的 OODA 循环，实际上是在用算力和实验成本，暴力绘制一张 “生物地图”。它的世界模型是建立在海量统计数据之上的概率模型。

3. 逻辑派：Palantir / SSI —— 人类理性的管家

世界模型：本体论（Ontology）的业务图谱

Palantir 不相信通用的黑箱，它相信定义法（Definition）。它通过前向部署工程师（FDE），将一家企业的 “卡车、订单、维修工、罢工风险” 映射为数字世界中的对象（Objects）。这就是企业的 “本体”。

算力与算法：System 2 的逻辑推理

逻辑派不需要处理像素，它处理的是关系。它需要的算力是逻辑推理算力（System 2）。Palantir 的 AIP（AI Platform）本质上是一个翻译器，它将人类模糊的自然语言指令（如“减少库存成本”），翻译成 Ontology 能听懂的精确查询，并在严格的“权限护栏”内执行。它不是在靠直觉开车，而是在靠逻辑下棋。

上述三派都不追求AI学会物理、生物或商业逻辑，他们训练的AI都是能在一定规则的约束下，找出结果和原因之间的关系，来解决现有问题。真正探索让AI学会的底层逻辑的则是李飞飞的World Labs、Ilya的SSI和Deepmind。他们的目标是AI创造未来大多数的知识，来拓展人类科学的边界，如发现新的物理定律、找到生物界的牛顿定律。

第二部分：数字捷径 —— 为什么 Manus 能率先突围？

在上述巨头还在啃物理、生物和商业这些现实世界的硬骨头时，Meta 收购的 Manus（一家源自中国武汉的初创公司）向世界证明了另一条捷径：在原子（Atoms）之前，先搞定比特（Bits）。

Manus 本质上是“原生数字世界的 FSD”，它的成功并不是巧合，而是选择了一个完美的战场。

1. 零 “虚实鸿沟” 的降维打击

物理 AI（如 Optimus）最痛苦的是Sim-to-Real Gap（虚实鸿沟）：在模拟器里走得好好的，一上真路就摔跤。生物 AI 最痛苦的是Translation Gap（转化鸿沟）：在培养皿里治好了病，进人体就失效。

而 Manus 是幸福的。它训练的环境（虚拟机 / 浏览器）就是它工作的环境。

HTML 的 DOM 树结构在训练集里和测试集里是一样的。API 的响应逻辑是确定的。训练即实战。 这种原生的数字属性，使得 Manus 可以通过开设数百万个虚拟机进行大规模的并发训练，其迭代速度比需要物理路测的 Tesla 快出几个数量级。

2. “理性 B” 的最佳演练场

我们曾讨论过 “学生 A（死记硬背）” 与 “学生 B（理解逻辑）” 的区别。软件操作系统（OS）天然适合培养 “学生 B”。

所有的软件都是程序员用逻辑写出来的。点击 “放大镜” 意味着搜索，点击 “软盘” 意味着保存。这是一种离散的、基于规则的逻辑世界。Manus 不需要像 FSD 那样去感知 “这堆像素是不是石头”，它需要做的是长链条的逻辑规划（Chain of Thought）：“帮我策划去日本的旅行” 意味着 “搜索机票 -> 对比价格 -> 填写表单 -> 支付”。在这个世界里，AI 的 System 2（慢思考）能力得到了最大程度的释放。Manus 证明了，在 AGI 搞定物理定律之前，搞定 “软件逻辑” 是生产力变现的最快路径。这也是为什么 Meta 需要它 —— 为了给 Llama 这个大脑装上一双能干活的手。

Manus给的启示是：所有成功的AI都在疯狂补全“世界模型”和“规则”。FSD搭建了3D向量空间（高难度级）、Recursion靠实验来摸索生物规则（地狱级），Manus/Palantir将人为规则上构建（普通级）。中国企业要成功应用AI也要补齐这两块。

第三部分：落地中国 —— 数联的 “缝合” 战略

将目光从硅谷转回中国，当我们面对物流供应链这个万亿级赛道时，痛点惊人的相似，但解法必须极度本土化。

根据我们，中国物流行业并不缺运力，也不缺信息，缺的是规则和物流世界模型。它面临三大断层：

外部断层（数据黑盒）： 货物一旦交给社会车辆，就如同黑盒，位置、状态全靠电话问。内部断层（系统烟囱）： 客户发来的是微信截图和 Excel，内部用的是老旧 TMS，中间靠文员人肉录入。行动断层（只读不写）： 系统只是报表工具，不能代替一线员工操作。

在这个高熵、低数字化、微信生态主导的场景下，如果照搬 FSD 或 ChatGPT 的模式必死无疑。应当采用的战略是：做物流界的 “Palantir 的大脑 + Manus 的双手”。

战略一：数据层 —— 构建 “物流本体”（The Logistics Ontology）

这是 Palantir 模式的中国化。数联不应试图推翻企业现有的 ERP，而是建立一个 “影子本体层”。

SmartClean（智能清洗）： 面对中国物流特有的 “非结构化数据沼泽”（微信语音、手写单据、截图），利用多模态大模型进行低成本清洗。把 “一张图片” 变成 “一个运单对象”。连接国家公理： 物流行业没有物理公理，但有 “数据公理”。数联必须接入 95306（铁路系统）、E-Port（港口系统）、海关单一窗口。这些数据源是绝对真实的。数联要做那个 “脏活累活” 的承担者，打通这些国家级基础设施，构建出唯一的“真理层（Ground Truth）”。结果： 无论客户用什么烂系统，在数联的 Ontology 层，所有的车、货、场都是清晰、实时、互联的。

战略二：行动层 ——Agentic Workflow（Manus 模式）

非侵入式 “寄生”： 开发能够操作浏览器、微信桌面版、旧版 TMS 软件的 Agent。场景还原： 当调度大脑决定 “把这单货派给李司机” 时，不需要调度员去操作。Agent 会自动：

打开 TMS 软件，点击派车，录入信息。打开微信，找到李司机，发送运单详情。监控李司机的回复（语音转文字），并回填到 TMS。

价值： 这种 “数字员工”直接填补了系统与人之间的最后一公里，实现了真正的“行动闭环”。

战略三：决策层 —— 从博弈到计划

仿真推演（Simulation）： 基于连接层的数据，构建物流的数字孪生。进行 “What-If” 分析：如果台风封锁宁波港 3 天，我的供应链会断在哪里？备选方案 B 是什么？商业模式重构： 现有的物流市场是一个充满不确定性的博弈市场（Spot Market），充满了黄牛和信息差。数联的终局是将其转化为可预测的计划市场。通过精准预测未来 30 天的运力供需，锁定长协价格。变现： 数联不再是卖软件（SaaS），而是卖 “确定性” 和 “效率”。

结语：缝合破碎的世界

AI 的发展是一棵参天大树。从 2025 年开始，它分叉向物理世界（Robot）、生物世界（Bio）和数字世界（Agent）。

Manus 在数字世界证明了 Agent 的执行力，Palantir 在商业世界证明了 Ontology 的整合力。AI在中国物流落地的核心，就是将这两种力量结合 ——用 Manus 的手去操作老旧的系统，用 Palantir 的脑去重构破碎的数据。

这不仅仅是技术的升级，更是对中国物流行业的一次 “熵减” 革命 。追求的是在今天，让数百万调度员和司机从微信和 Excel 的泥潭中解脱出来，让物流像水和电一样，精准、流畅、无感地流动。

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