在资本市场的放大镜下，人工智能正经历一场“祛魅”与重估。一段时间以来，智谱、宇树等大模型、具身智能相关企业在估值高企后，其二级市场表现均出现阶段性回调。
因此，寻找物理世界的应用场景，成为眼下AI公司的集体焦虑：当大模型的角逐不可逆地从“参数竞赛”走向“生产力竞赛”，AI必须能在现实中“干重活”，才能撑起万亿级的商业闭环。
作为国内最早洞察“物理AI”这一前沿趋势的巨头，京东没选“拿着技术找场景”的捷径，而是走了一条最重的路：在海量场景中打磨技术，将算力、数据与模型悄无声息地熔铸进自家的仓库、流水线与庞大的供应链网络中，构筑了一条“超级AI供应链”。
9月9日，以“JoyAI·跃迁物理世界”为主题的2026京东全球科技探索者大会（JDD）在北京亦庄启幕。从十万卡算力、千万小时具身数据，到剑指六个“全球最大”的机器人加速计划，京东正以独有的方式，拉开AI进军物理世界的大幕。
跳出“参数内卷”，京东AI跃迁物理世界的底层逻辑
“AI的竞争正在发生革命性跃迁，即从数字世界的‘理解与生成’转向物理世界的‘感知与行动’。”京东云总裁曹鹏在JDD大会开幕致辞中表示。
而物理AI的真正挑战在于，它需要面对极其复杂的现实环境，判断状态、执行动作，并根据结果反馈动态调整。这不仅需要算法模型，更需要真实世界的数据、场景、终端和供应链运营能力。
配资杠杆申请这正是京东的独特之处。
与“先做技术再找场景”的常规路径相反，京东的AI是直接从物理世界中“长”出来的——它诞生于生产线、仓库和配送站，是在每日数以千万计的真实订单、物流履约和配送网络中一单一单“磨”出来的。京东庞大的实体供应链，天然就是物理AI最完美的“训练场”和“演兵沙盘”。
基于此，京东在大会上首次系统性阐释了其“超级AI供应链”的架构，该架构由“云、数、模、端、场、链”六位一体组成。
“云”提供纯国产万卡集群与十万卡集群规划的算力支撑；“数”通过建设具身智能数据基础设施，采集千万级的真实场景视频数据；“模”是构建起自主可控的JoyAI模型矩阵；“端”则连接机器人、AI 玩具、无人车等物理世界入口；“场”依托零售、物流、健康、工业等真实场景进行模型和机器人能力验证；“链”依托即时零售、家政、健康等多元供应链能力，将AI技术转化为真实服务。
“这不是单纯的技术叠加，是两个互相紧密咬合的飞轮，一个是智能飞轮，一个是产业飞轮。”曹鹏说。
正是这种“数据让AI进化、场景让AI验证、供应链让AI规模化”的生态飞轮，构筑了京东在物理AI时代难以被复制的竞争壁垒。
元股证券:ygzq.hk建设AI基础设施，打造国产十万卡集群与数据底座
物理AI的竞争，本质上是“算力、算法、数据”软硬件一体化基建壁垒的对决。京东通过在底层基建上的“重资产”投入，正试图将自身打造成物理AI时代不可或缺的“基础设施运营商”。
在算力底座方面，京东云已与合作伙伴共同打造了国产万卡集群，并已开始规划建设十万卡集群。超大规模的算力基础设施，将为具身智能的深度学习、大规模仿真训练以及产业级AI应用提供极具安全保障的算力底座。
相比算力，具身智能发展更稀缺的资源在于高质量、多模态的真实世界物理交互数据。为此，京东推出了覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”的具身智能数据全链路基础设施。
在采集端，京东自研了超高清可穿戴采集终端JoyEgoCam2.0，配合APP进行规模化数据采集，实现了视觉、听觉、语音的多模态协同。京东此前曾重磅宣布“1000万小时真实场景视频数据”采集计划，目前首批开源了第一视角数据集EgoLive，已经收到超过8个国家、百所高校和科研机构申请使用。
在仿真训练与评测方面，京东自研的JoyAI-Sim支持大规模数据扩增，仿真与真实评测结果一致性高达90%。在真机测评中，其自研的具身操作基础模型JoyAI-RA0.5表现已超过π0.5等开源SOTA模型，且性能随数据规模提升持续增长，泛化场景表现优异，有效解决了具身智能行业高质量数据匮乏的痛点。
剑指六个“全球最大”，重塑万亿机器人产业链
京东在JDD大会上展现的野心，远不止于自用，而是要成为整个机器人产业的“超级大买家”“基础设施提供商”和“全生命周期运营商”。
会上，京东重磅发布了未来5年内实现六个“全球最大”的产业战略目标：
首先是打造全球最大的具身智能数据采集中心，在两年内采集超千万小时真实视频数据；其次是建设全球最大的机器人产业基地，5年内布局80余个RoboBase，涵盖研发、生产、验证、维修全生命周期；京东物流致力于打造全球最大规模的具身机器人应用军团；同时，京东致力于成为全球最大的机器人零部件供应商，通过规模化集采降本，目标帮助机器人本体物料成本降低50%以上。
在渠道与服务端，京东计划投入百亿资源，在3年内助力100个品牌销售额破10亿元，成为全球最大的机器人零售渠道；并依托自研售后SaaS系统与“机器人救护车”等创新服务，在5年内覆盖超100个国家，创造10万个工程师岗位，构建全球最大的机器人维修服务网络。
在应用端，京东物流将打造全球最大规模的具身机器人应用军团，在5年内采购300万台机器人、100万台无人车及10万架无人机，进一步推进物流全流程无人化落地。
这套组合拳，精准击中了机器人产业链“成本高、数据缺、销售难、售后弱”的痛点。
通过这种“由内而外”的开放，京东不仅在复杂场景中完成了技术的自我验证，更通过将自身的数据、渠道、零部件供应链与售后维修网络向全行业开放，实现了机器人从研发、制造、销售到售后的全生命周期赋能，从而将B端服务收入的空间彻底打开。
“这场跃迁，会是一个持续的全方位的竞争，不能单纯靠资本快速催熟，更考验我们长期的积累、系统的能力、耐心，还有远见。”曹鹏说。
可以预见的是，在这场向物理世界跃迁的征程中，京东正以“超级AI供应链”为杠杆，撬动一个万亿级的物理AI新时代。
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