记者观察：京东做AI，北坡爬珠峰

21世纪经济报道记者 孔海丽

JDD提供了观察京东AI的一个切口。

今年京东的JDD上出现了不少新名词：全球最大物理世界运营中心、物理AI加速计划、十万卡国产算力集群、具身数据采集计划、JoyAI世界模型、物流“超脑3.0”。

这背后其实是京东做AI的路径，核心是让AI进入真实物理世界，接手具体任务，产生实际效益。

就像每家公司都会有创始人性格的烙印，京东做AI，也和过去20多年的业务风格一样，有刘强东的影子。

这个风格可以被概括为：北坡爬珠峰。

北坡意味着路更长，工程更多，需要持续投入，但也意味着，登山者走过的每一步都会留下基础设施。

过去几年，京东在零售、物流、工业、健康和云计算里铺了不少AI项目。这些项目各有业务归属，外界很难用一句话概括京东的AI。

现在，“物理世界运营中心”把它们收在了一起。

所谓“物理世界运营中心”，要求模型能听懂指令、调动系统、控制设备，最后把事情做完。

比如，京东主站APP刚刚完成重大改版，接入了AI购物助手“东东”，这个AI助手需要参与消费决策；京东多年沉淀的物流“超脑”系统，要实打实完成包裹调度；机器人则要进入仓库、门店和家庭。

最终的衡量标准是，AI在真实世界里的任务成功率、履约效率和实际成本，而非单纯的模型参数。

刘强东已经很久没有亲自管过一块具体业务了，AI是个例外。

2025年9月，京东探索研究院完成组织升级，刘强东亲自担任院长，AI也被放到集团“一号工程”的位置。

组织变化传递出的信息很直接：京东准备把AI当成一项长期基础建设。

就像张一鸣亲自带队字节AI业务，马云重新出山关注阿里的AI进展。

创始人的偏好常会沉淀为公司的做事方式。

京东过去愿意修仓库、建物流网络、管理配送队伍，习惯处理周期长、环节多的事情。

京东的AI也和真实业务紧密相连。

曹鹏在JDD上用“先量脚，再做鞋”解释京东的AI路径。技术团队从业务现场找到采购、仓储、配送、医疗和工业里的具体问题，再决定做出怎样的数据、模型和终端。

仓库里的货架距离、拣货路径、机械臂动作，无人车在夜间和复杂路况下的调度，成为模型训练的真实任务。任务完成以后，履约时间、作业成功率和成本变化又会成为答案。

曹鹏说，京东AI是在供应链全流程中“一单一单磨出来的”。

也就是说，京东二十多年积累下来的超级供应链，正在成为AI进入物理世界的训练场。

京东云已经与摩尔线程等伙伴建成国产万卡集群，下一步计划扩展至十万卡。这个计划除了是算力的扩容，背后还有一层产业含义。

物理AI需要同时处理视觉、声音、动作和环境反馈，训练成本高，推理也要进入大量业务节点。算力集群因此承担着产业基础设施的角色。

十万卡国产算力集群意味着，更大规模的国产集群有机会在高频、复杂、不能停机的生产环境里，实现稳定运行，持续磨合芯片、网络、存储、调度能力。

众所周知，具身智能目前的一大行业难题就是缺数据。

中国信通院今年8月发布的《具身智能训练场研究报告》指出，具身基础模型要迎来“ChatGPT时刻”至少需要千万小时级真实数据，当前全球可用的高质量真实数据仅为数十万至百万小时级，缺口巨大。国内真实物理交互合规数据存量约50万小时，而商业化落地需求在数千万小时量级。

京东计划在两年内采集超过一千万小时的真实世界人类操作视频，并建设具身智能数据设施。

尤其是京东庞大复杂的业务场景，可以提供行业里稀缺的高质量数据集。

对机器人来说，互联网文本只能解释世界，动作数据才能教会机器怎样拿起、搬运、避让和协作。

仓库里每天发生的拣选、码放、运输和盘点，看起来普通，却包含物体重量、空间距离、动作顺序和异常处理。这些记录带着连续反馈，也能用业务结果检验。

本次JDD上，京东还推出了世界模型。

JoyAI世界模型可以根据视觉和动作信息预测环境变化，也能生成可交互的视听内容。公开技术结果显示，JoyAI-Echo在相关世界模型评测中处于领先位置。

真实仓库和家庭环境昂贵、复杂，还有安全限制。大量动作可以先在模型构建的环境里训练，再进入现实系统验证。借助世界模型和仿真数据，京东可以把仓库积累的经验，提炼成具身智能的训练材料。

国内主要互联网公司都在寻找自己的AI落点。

阿里有云和商业生态，腾讯有社交与内容连接，字节有流量和文娱内容，百度长期投入搜索、云和自动驾驶。京东的位置，是AI下半场更看重的供应链、履约网络以及大量真实物理场景。

这决定了京东很难只做一家模型公司。它更有可能成为物理AI的产业组织者，提供算力、数据、模型、场景；也扮演采购方、销售渠道和服务网络。

目前，AI已经进入了京东的业务深处，比如京东物流、京东工业、JoyInside等等。

另外，在每场大型AI展览上，我们总能看到京东更像是一个场景集大成者，既有B端AI业务，也有C端AI产品，还有目前市场上最全的人形机器人产业链，包括机器人的数据采集、训练、应用、销售、售后等等。

京东给机器人做的“120急救车”，就是其中的一个有意思的切面。

京东内部场景足够大，可以让技术快速获得订单、设备和反馈。这些能力未来会被更广泛地应用于制造、能源、交通和商业服务等领域。

其中，沉淀出来的标准，让京东的供应链经验有机会成为AI的产业基础设施。

“北坡爬珠峰”很适合用来形容整个过程。

AI行业热闹了几年，现在到了考验真实做事能力的时候，京东选择的是自己熟悉的答题方式，先量脚，再做鞋，先在仓库和供应链里反复打磨，再把能力交给更大的物理世界。

就像他们过去二十多年搭建起来的仓库、物流网络和供应链系统，如今成了AI的训练场和第一站。