财π新闻 9月9日，2026京东全球科技探索者大会在北京举行，大会以“JoyAI · 跃迁物理世界”为主题，京东在会上全面展示建设全球最大物理世界运营中心的战略理念和最新成果，正式宣布启动物理AI加速计划，明确提出将在具身智能领域冲刺六项全球第一，推动人工智能从数字世界的理解与生成阶段，全面转向物理世界的感知与行动新阶段。

京东集团技术委员会主席曹鹏在大会现场表示，当前全球AI领域的竞争逻辑已经发生根本性转变，过去行业聚焦于数字世界内容的生成与理解，如今竞争的核心已经转向算力、数据、终端、场景协同的体系化比拼。不同于多数技术研发主体先攻关技术再寻找落地场景的路径，京东AI的成长完全扎根于自身覆盖全国的实体供应链网络，在数千个仓库、数十条生产产线、数万个配送站点以及海量真实订单的反复打磨中逐步迭代成熟，所有技术能力都经过了真实产业场景的大规模验证，这也构成了京东布局物理AI赛道的独特核心优势。截至目前，京东AI相关技术能力已经覆盖零售、物流、工业、健康、家政等超过3000个业务场景，每天都在海量真实任务中产生新的反馈数据，为模型的持续优化提供源源不断的支撑。

本次大会上，京东正式对外发布超级AI供应链体系，这一体系由云、数、模、端、场、链六大核心模块共同构成，是面向物理AI时代打造的全新产业基础设施。在算力模块层面，京东已经联合国内合作伙伴落地纯国产万卡算力集群，面向未来进一步规划建设十万卡级国产物理AI算力中心，建成后将作为自主可控的超大规模算力底座对外开放服务，充分满足物理AI对实时响应、低延迟、高可靠性的严苛算力需求，为大规模具身模型训练和真实场景落地应用提供稳定的算力支撑。在数据模块层面，京东搭建起覆盖采集、标注、训练、验证、仿真全环节的完整流水线，推进千万小时级人类真实场景操作数据的采集工作，将人类在各类实体场景中的动作转化为可直接用于模型训练的高质量数据集，有效补齐具身智能训练的核心数据短板。在模型模块层面，京东依托JoyAI基础模型矩阵，完成多模态模型、世界模型与具身智能模型的完整布局，大会现场还正式发布了实时可交互的世界模型JoyAI-Echo WM，该模型在面向交互式世界模型的公开评测WBench Navigation中取得81.6分的成绩，位列全球第一。六大模块的协同运行，将形成两套相互咬合的正向循环飞轮：一方面是智能飞轮，真实场景持续产生新的业务数据，海量数据反哺模型训练优化，成熟模型驱动各类智能终端执行实体任务，终端运行过程中产生的新业务反馈再次回流到数据体系中，推动模型持续迭代升级；另一方面是产业飞轮，完整的供应链体系直接连接技术研发端和市场需求端，大幅降低新技术从实验室Demo走向规模化商业落地的门槛，推动技术成果快速转化为面向市场的成熟产品。

本次同步启动的物理AI加速计划，将完整覆盖具身机器人从研发到落地的全生命周期，在六大核心环节设立清晰可量化的发展目标，逐一冲刺具身智能领域的六项全球第一。在数据采集环节，京东计划两年内建成全球最大的具身智能数据采集中心，累计采集超过1000万小时的真实场景视频数据，部分数据集将面向行业开源开放，目前首批开源数据集EgoLive已经对外开放，申请使用的主体覆盖超过8个国家的百所高校和科研机构，有效破解当前具身智能行业普遍面临的高质量实景数据供给不足的“数据荒”难题。在产业基地布局环节，京东规划未来五年内在全国范围内布局80余个RoboBase机器人基地，每个基地都将集成展示交付、维修保养、研发设计、中试组装、数据采集、生产制造、迭代升级等一体化服务功能，最终形成全球规模最大的机器人产业基地网络。在产业生态赋能环节，京东工业发起成立机器人零部件产业发展联盟，计划未来三年内助力100家机器人本体厂商实现全品类产品降本，同时推动100家零部件供应商实现规模提升、业绩倍增，打造全球覆盖最广的机器人零部件供应网络。在市场拓展环节，京东明确将在2028年前投入百亿资源拓展机器人消费市场与B端市场，助力100个机器人品牌实现独立销售额突破10亿元，推动机器人产品落地百万个终端场景、覆盖千万级用户群体，建成全球最大的机器人零售渠道。在物流场景落地环节，京东物流计划五年内完成300万台机器人、100万台无人车、10万架无人机的采购部署，组建全球规模最大的具身机器人应用军团，进一步推进物流全流程无人化落地，将亿级包裹端到端最优路径规划的求解时间从分钟级压缩至秒级，让具身智能模型在物流多任务场景下的执行成功率稳定达到96.7%。在售后服务环节，京东将搭建覆盖全球的机器人维修服务网络，目前京东物流已经在国内建成8大维修中心，未来五年内机器人售后服务能力将覆盖全球100多个国家，创造超过10万个机器人售后服务工程师就业岗位，为机器人产品的规模化落地和持续稳定运行提供完善的服务保障。

京东将全球最大物理世界运营中心定位为兼具训练场和服务商双重属性的开放平台，对内将AI能力深度嵌入供应链全链路的每一个环节，持续提升自身实体供应链的运行效率和韧性，对外则面向制造、家政、医疗等多个实体行业输出包含数据、算力、供应链配套在内的一体化产业服务，大幅降低各类市场主体落地物理AI技术的门槛，让更多中小微企业无需从零开始搭建整套技术体系，就能依托成熟的基础设施快速完成具身智能相关技术的场景验证和规模化落地。

当前物理AI与具身智能整体仍处于产业发展早期阶段，整个行业仍然面临多项现实约束：高质量实景数据的获取成本长期居高不下，通用机器人的硬件成本始终难以降到大规模普及的合理区间，复杂动态环境中机器人的运行稳定性与人类操作水平仍存在明显差距，百亿级的持续投入也将面临商业化回报周期较长的现实考验。从前沿技术愿景到大规模产业落地，整个行业仍需要持续的场景打磨与全链条的成本优化，逐步打通技术落地的各个关键环节，最终推动物理AI真正融入千行百业的日常运行中。

(编辑：吕文)