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AI战场上的故事正在悄悄分化。
一边是国产大模型厂商还在为排行榜名次和Token价格厮杀得不可开交,参数规模从千亿卷到万亿,推理成本从分计价到厘计价,每隔几个月就有厂商宣布“全面超越GPT-4”;另一边,一些更具产业纵深的玩家,正悄悄转向一个更少人谈论、但门槛高得多的赛道。
贝索斯最新押注的“物理AI”,成为这条路线有力的外部背书。今年4月,他着手为一家名为“普罗米修斯计划”的初创公司注入约100亿美元资金,目标直指将AI技术应用于物理世界的生产系统,包括大型高端制造项目、人形机器人、药物设计和物理科学理论探索与发现。
而在大洋此岸,一个有意思的现象是,在各类AI大模型排行榜、应用热榜上鲜少现身的京东,却是中国最早将AI作为生产力工具,系统性嵌入零售、物流、健康、工业等全场景的产业融合型AI玩家。
5月12日,京东集团发布2026年一季报,服务收入709亿元,同比大增20.6%,连续四个季度保持20%以上高速增长;零售经营利润率升至5.6%,经营利润创历史新高,这些数字的背后,是平台商家越来越多地使用AI工具,是AI让物流用更少的库存满足更大的市场,是制造企业面对几千万种配件的从容调配,这都是对京东实体AI路线的一次阶段性验证。而同比上涨59%的研发投入,进一步彰显了其重仓技术的决心。
相比于算力搭建,AI从数字世界走向物理世界是一场万里征途,短期内难以直接贡献爆发式业绩,但京东坚守长期主义,专注于用AI改造实体经济,已为“物理AI”铺就一条可落地、可沉淀、可长期兑现的路径。一旦形成壁垒,便无人能轻易追赶。
AI的红海与蓝海
过去两年,国产大模型赛道经历了一场从狂热到内卷的快速切换。
2023年的“百模大战”硝烟未散,2024年的价格战就已白热化,到2025年,Token价格已经从“几分钱一次”跌到了“几厘钱一次”,几乎跌无可跌。各家厂商在发布会上公布的Benchmark(基准测试)成绩越来越漂亮,但落地到真实商业场景的转化率,却始终尴尬。
问题出在哪?
一个被反复讨论但一直没有标准答案的困境是,纯语言模型的商业化路径,难以逾越有趣和有用之间的那道坎。写文章、作画、回答问题,这些能力虽惊艳一时,但要把它们变成稳定的收入来源,各家厂商的答案却出奇单一——面向B端收取API调用费,面向C端收取订阅费。
这是一个天花板并不那么高的市场。随着模型差距逐渐缩小、厂商洗牌加速,赛道快速商品化后,逐渐沦为“武无第二”的零和游戏。
更深层的焦虑在于,大语言模型的同质化竞争,正在让技术护城河变得越来越浅。
一个模型今天领先了,对手三个月后用更大的参数、更低的价格就能追上,技术优势的生命周期越来越短。当模型的差异缩小到只剩下价格和渠道,这场游戏的玩法就像传统云计算那般,比拼的是规模和成本,而不再是技术本身。
正是在这个节点上,贝索斯的“普罗米修斯计划”成为引起业界重视的关键转向。
所谓“物理AI”,就是摒弃虚拟交互的内卷,将AI技术与物理世界深度融合,用AI改造实体产业、创造新型生产力,让技术真正服务于研发、生产、流通、消费的全链条,让机器更懂做实事。
而京东,早在行业形成共识之前就已下场布局。京东从最初投入AI的时候就瞄准产业的实际问题,深耕实体AI,逐步搭建起“A-B-C”战略体系:以AI基建(AI)为底座,以产业厚度(Business)为骨架,以用户体验(Consumer)为出口,三者相互咬合、缺一不可。
京东拥有零售、物流、健康、工业等上千个实体场景,3800余个仓库、遍布全国的配送站、超过20万家合作药房,以及覆盖广泛的家政服务网络,这些扎根物理世界的产业资源,成为实体AI落地最肥沃的土壤。
因此,京东的AI从诞生之初,就与实体经济深度绑定,每一项技术研发、每一次模型迭代,都围绕实体产业的真实痛点展开,让AI能力嵌入产业全链路,最终服务于用户的真实体验。
这是一条更难走的路,但它的护城河也更深。一旦跑通,竞争对手很难在短时间内复制。
藏在供应链里的生产力革命
京东所有投入都围绕一个核心展开:摒弃不创造价值的算力消耗,让AI转化为降本增效、服务升级的真实生产力。
从零售柜台的智能导购到物流仓库的“超脑”,从工厂车间的智能采购到家庭里的AI医生,京东AI已经渗透到实体经济的每一个应用场景,悄然开展着物理世界的智能化改造。
零售与制造:让AI成为“最懂你的买手”
在消费侧,京东的AI能力跳出推荐商品的浅层应用,直观体现在对购物体验的全方位改造上。
京东AI购,是京东在C端布局的核心产品之一。这是一个可以深度规划购物、外卖、生活服务全场景的AI生活管家,既能快速响应轻量需求,满足用户“轻购物”高效决策需求,又能在用户提出复杂需求时,调度中枢拆解规划、委派专业智能体协同完成,理解用户的模糊需求、主动比价、预测补货周期,并直接完成下单,实现“慢购物”的贴心效果。
这种能力背后,依赖的是京东对零售场景长达20余年的深度理解,作为自营电商,京东拥有商品的全链路可溯源数据,而不只是品牌商编撰的营销文案,京东有用户十几年来沉淀下来的喜欢判断,而不是补贴和冲动促发的下单需求,自营采销最清楚什么样的AI工具可以在需求预测、智能补货、全域营销等方面帮助他们提高效率,这些AI工具和平台同样也可以真正帮助三方商家降低时间和运营成本。
在制造端,京东依托京造的供应链优势,闯入AI陪伴玩具赛道,创造了JoyInside附身智能在“技术+产业”的极速落地样本。
针对全年龄段陪伴需求,京造团队仅用不到一个月便推出具备高度情感交互能力的AI毛绒玩具。上线半年,产品即登顶京东毛绒玩具品类好评率第一。
JoyInside为不同群体定制了专属的交互语言:儿童版活泼童真,成年人版跳跃有趣,而灵感来自遛鸟场景的“唠唠鹦”则语调温和克制,专为老年人复杂的情感需求量身设计。通过多模态交互、长期记忆与全年龄段适配,JoyInside让产品真正成为儿童与老人的情感陪伴伙伴。
物流:从“人找包裹”到“包裹找人”
如果说零售端的AI应用消费者已有感知,那么物流端的智能化改造,则更像一场静水流深的效率革命。
京东物流自主研发的“超脑大模型2.0”,是行业首个具备自主决策能力的供应链大脑。它在数字孪生网络中自我博弈、持续进化,将遍布全国3800余个仓库、上亿SKU的库存调度,从人工经验升级为AI实时推演。
仓库里的每一秒等待、每一步搬运、每一个包裹的分流决策,都在实时消耗成本。系统越聪明,浪费越少,用户收货越快,京东的履约成本也越低。仅需3分钟,系统就能完成对亿级包裹的全链路仿真推演,动态调整最优分拣路径与配送方案。
作为超脑的“执行者”,“狼族”机器人军团已实现物流全链路覆盖,涵盖存储、拣选、搬运、分拣到末端配送等环节。几十种机器人协同作业,部署于全球超10个国家、全国超20个省份。
在昆山亚一智能园区——全国最大的仓拣一体物流园,每5个江苏消费者收到的包裹中,就有1个由狼族机器人完成履约。园区日均出库单量超百万,成为物理AI规模化落地的生动注脚。
通过“超脑+狼族”的协同,京东物流将人机协作效率提升超20%,一线运力调度优化近20%,彻底改变了传统物流依赖人工经验的粗放模式,实现了履约效率的质的飞跃。
健康:AI医生和他的数亿次问诊
医疗健康场景中,京东的AI布局同样在快速落地。
京东健康依托“京医千询”大模型,已构建起覆盖ToC(个人用户)、ToD(医生端)、ToH(医院端)、ToG(政府端)的全场景AI矩阵,打通了“问、诊、检、药、管”的服务闭环。
用户感知最强的产品当属AI医生助手“大为”。上线至今,“大为”已完成数亿次医患交互,好评率超98%。它不仅能提供健康咨询、用药提醒、复诊建议,还能联动京东健康的在线问诊与送药上门服务,串起一条完整的实体服务链。
此外,京东健康将JoyInside附身智能植入医疗器械,推出AI轮椅、智能护理床等适老产品,计划一年内推动100万台医疗器械接入智能系统,让冰冷的器械变成24小时陪伴的健康伙伴,填补家庭照护的实体缺口。
工业:从“老师傅经验”到AI标准化
京东工业,是京东AI布局中B端纵深最广的一条线,也是大众感知较弱、但战略价值极高的一环。
工业品供应链长期面临非标、长尾、供需错配的结构性问题。一个工厂的采购员找零配件,手里拿的可能是一张沾着油污的残破图纸,或一张模糊的设备照片;同一种零配件,在不同工厂可能有几十种俗称,上游供应商的商品库极度混乱。
通过AI驱动,京东工业多智能体平台“工品查”将十万级商品的标准化处理时,长从“月级”压缩至“小时级”,人效提升10倍以上;采购专家“AI导购”可使企业采购选型时长缩短70%,错配与返工风险下降60%,下单转化率提升48%;AI运维专家“京备云”帮助企业质检效率提升30%—50%,差旅成本降低60%,质量问题拦截率提升40%,质检人力成本优化25%—35%。
目前,工业大模型JoyIndustrial已服务超万家世界500强与央国企客户,成为工业数智供应链技术升级的核心引擎。此外,京东工业正着手将行业老专家的专业经验、决策逻辑数智化,推动隐性知识的显性化、模型化与持续迭代。这条路径指向一个更宏大的目标:用五年时间,打造一批高质量、标准化、可流通的工业供应链数据集,赋能整个工业大模型生态。
从零售、物流到健康、工业,京东AI默默扎根实体场景,把每一项技术都转化为解决真实问题的能力。这正是京东AI的核心特质:不性感、不张扬,但扎实、管用、不可替代。
“播种期”以及一条更远的路
尽管AI投入是苦差事,难以在短期内带动业绩爆发,但京东的实体AI布局,已在2026年一季报中展现出初步的价值兑现。
一季度,京东实现营收3157亿元,带电品类稳固市场领先,日百品类持续双位数增长。这背后,AI驱动的产品创新、智能补货、需求预测、全域营销正在发力——通过分析用户习惯与市场趋势,精准预判需求,优化库存调度,让供应链始终保持高效运转。
服务收入同比增长20.6%,且已连续四个季度保持这一增速。服务收入是京东从卖商品向卖服务转型的核心指标,其增速高于整体营收,说明商业模式正发生从依赖商品差价,转向依赖平台服务能力的结构性变化。
这一转型的驱动力,正是AI对平台运营效率的持续改善。物流、工业供应链、健康等实体服务,均由AI驱动,通过提升履约效率、优化体验、降低成本,让服务业务成为京东的强力增长曲线。
盈利水平创新高,进一步印证了AI降本增效的价值。京东零售经营利润率升至5.6%,经营利润创历史新高,Non-GAAP归母净利润达74亿元,将效率提升转化为盈利增长。
而研发投入同比大增59%,彰显了京东长期布局实体AI的决心。这笔资金持续投向AI基建、模型研发、场景落地与数据中心建设,不断夯实物理世界的技术底座。
这还不是终局。京东的AI布局中,有相当一部分尚处“播种期”。
不同于消费级AI的短期流量爆发,实体AI是面向未来的长期赛道,其价值兑现需要数年的扎根蓄力。
无论是具身智能数据中心、工业大模型的场景渗透,还是JoyInside生态的完善,都是需要动员数万级企业和人次、历时数年才能完成的系统工程。而其面向的B端大客户决策周期长、验证门槛高,一旦跑通,替换成本极高,将形成难以逾越的客户黏性。
犹如过去二十年,京东在构建的,是一副竞争对手难以复制的身躯,它只能靠真实的业务运营,一点一滴沉淀出来。这正是京东的一贯调性:不追求短期热闹,不纠结一时得失,只专注长期壁垒,布局未来赛道。
未来几年,随着技术迭代、场景渗透、生态完善,这些种子终将长成参天大树,其商业价值与产业价值将逐步清晰、集中兑现。(作者|曹倩)
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