在京东全球科技探索者大会（JDD）的展台上，曾经以娱乐表演为主的机器人已不见踪影，取而代之的是在模拟仓库中高效分拣货物的“分拣狼”和在冷链车间精准作业的低温机械臂。这一变化标志着京东正从“秀场科技”向“实用科技”转型，其核心战略聚焦于物理AI领域，试图通过技术重塑实体经济的运作模式。
本届大会以“JoyAI，跃迁物理世界”为主题，与去年强调体验感的“Enjoy AI”形成鲜明对比。京东集团技术委员会主席曹鹏在开幕式上宣布，公司将在现有国产万卡算力集群的基础上，进一步建设十万卡规模的国产算力集群，并计划在两年内采集超过1000万小时的真实场景视频数据，动员最多60万人参与数据标注工作。在终端应用方面，京东物流承诺未来五年内将采购300万台机器人、100万台无人车及10万架无人机，构建覆盖仓储、分拣、配送全链条的自动化网络。
物理AI的竞争焦点已从数字世界的“理解与生成”转向物理世界的“感知与行动”。曹鹏指出，传统AI大模型依赖互联网文本和图片数据，而物理AI需要的是人类在真实场景中的操作数据，如拧螺丝、拣包裹等基础动作。只有掌握这些“笨功夫”数据，机器人才能在现实环境中避免失误。为此，京东投入十万卡算力，旨在缩短大模型训练周期——在理想状态下，十万张显卡可将千亿参数模型的训练时间从30天压缩至数天，同时保持快速迭代算法的能力。
大会现场发布的实时可交互世界模型JoyAI-Echo WM成为另一亮点。该模型允许机器人在虚拟环境中预训练，通过模拟重力、摩擦力等物理规律降低现实试错成本。配套开源的EgoLive数据集包含2000小时第一视角真实数据和346项任务片段，为行业提供了标准化训练资源。京东明确表示，十万卡算力集群将面向全行业开放，试图将供应链技术转化为类似水电煤的基础生产力接口。
300万台机器人的采购计划背后，是京东对人力成本攀升的应对策略。随着中国人口红利消退，电商大促期间仓储、配送环节对灵活用工的依赖加剧，人工成本上升、招工稳定性下降及错误率导致的隐性损耗，正不断压缩零售企业利润。京东物流已推出11款覆盖仓储、分拣、配送环节的机器人，尽管未公布具体在用数量，但在标准化封闭场景中，机器替代人工的趋势已显现。业内分析认为，当通用大模型解决“听懂指令”问题后，下一阶段竞争将聚焦于“完成任务”的泛化能力，这也是作业型设备取代表演型机器人成为主角的原因。
物理AI赛道已吸引多家巨头布局。字节跳动与阿里巴巴均投入千亿元级资金加码AI，但战场逐渐分化。行业共识认为，未来2-3年内具身智能将迎来“ChatGPT时刻”，常规劳动任务将被高效接管。特斯拉计划2027年量产Optimus人形机器人，OpenAI重启机器人研发团队，国内宇树科技、智元机器人等创业公司完成融资后加速产业化。京东的激进投入，本质是提前锁定产业升级的基础设施入场券。
这一战略对京东财务报表的影响已可预见。十万卡集群建设与百万级终端设备部署将推高折旧摊销和技术研发费用占比，短期投入换长期成本下降的策略对投资者耐心构成考验。验证京东转型成效的关键指标包括：财报中数据中心及自动化设备的采购金额是否与规划匹配；头部物流商单均配送成本与人工占比的长期趋势；以及具身智能企业能否斩获大型制造或电商物流的确定性订单，而非仅停留于演示阶段。
