京东十万卡的算力，装不下一个庄雨铮

至今没人知道庄雨铮为什么突然从京东离职。但沿着一条时间线，和一个人，能大概把内情看清楚。

2026年1月，庄雨铮带着华为诺亚方舟实验室的光环空降京东，出任具身基模负责人，参与JoyAI-RA具身操作模型的研发。8月她就离职，加入成立不到一年的具身智能初创公司贝塔无限，出任首席科学家。从入职到离开，前后不过七个月。

这中间有个关键人物是庞江淼。庄雨铮入职京东五个月后，2026年6月，上海人工智能实验室青年科学家庞江淼入职京东探索研究院，担任空间与具身智能实验室负责人。

到了今年9月的JDD大会上，京东探索研究院宣布完成具身大模型团队整合，启动“物理AI加速计划”，覆盖多模态模型、世界模型和具身模型的JoyAI基础模型矩阵。同时，庞江淼正式接管研究院旗下全部具身智能研发团队与业务。

外界大多猜测，因为庞江淼的到来导致庄雨铮被边缘化，因此离职。一个月前，我们加上庄雨铮本人的微信，最近发消息问及她从京东离职的原因，等待数天没得到回复，朋友圈也一直处于屏蔽状态。

我们还咨询一位接近京东的人士，关于庄雨铮的离职是否和庞江淼有关，对方给了肯定的回答。另有一位大厂猎头告诉我们，京东具身一直在赛马，这导致内部决策链条很长，资源协调很慢。而这很可能和庄雨铮的离职有关。

从具身负责人的调整，也能看出京东在具身上的战略转变。

01

庄雨铮和庞江淼之争

庄雨铮的离职和庞江淼的上位，或许和个人能力关系不大，主要看谁与集团的战略利益更一致。

庄雨铮正式入职京东时，具身VLA模型正遭遇任务泛化性难题，相比大语言模型可以使用互联网数据，具身智能要实现模型的泛化要困难很多。

第一关就是没有现成的数据，具身很快迎来数据枯竭几乎成为业内共识。京东迅速调转方向，重心从具身模型转向搭建数据、模型与场景协同的全链路布局。

今年3月，京东对外宣布建设全球最大具身数据采集中心，4月在宿迁的首个具身数据采集中心也开始社区运营。同时，京东发布具身智能数据全链路基础设施，覆盖数据采集、存储、标注、训练、评估、仿真和测试，同时推出自研具身大模型及数据交易平台。

为了实现最大数据采集中心这一目标，京东对外称，将发动60万人，两年内采集超1000万小时优质数据。4月京东具身智能生态发布会上，庄雨铮负责的具身模型，只是京东全链路的具身智能数据基础设施上的一环，并非那么重要。

庄雨铮的主要研究路线是如何让数据更高效，不是非得依靠大规模数据，这意味着京东在具身路线上的重心转移，让她失去了对自己研究方向的定义权。

在华为的十年里，庄雨铮的研究涉及自动驾驶决策、模仿学习和强化学习。基本绕不开一个问题，就是怎样让AI用更少的数据，学会更复杂的行为，并在不同场景中具备更强的决策与泛化能力。

2023年，她参与的团队提出了“可学习行为控制”（LBC）方法，在Atari游戏基准测试中，以10亿训练帧打破了24项人类世界纪录，而且没有牺牲样本效率。

所以相比于更多的训练数据样本，她更关心的是同样的样本能榨出多少智能，LBC在10亿帧内打破24项纪录，正是这种研究思路的一次量化验证。

庄雨铮关注的是单位数据所能产生的决策能力上限，这与京东强调大规模数据的理念存在较大冲突。

庞江淼的起点在计算机视觉，浙江大学博士，香港中文大学MMLab研究员，连续两年拿下MS COCO目标检测挑战赛冠军。2021年前后他发现目标检测撞到天花板，视觉本身也很难产生闭环价值，于是开始切入具身智能领域，研究机器人如何生成动作、控制运动，并与真实世界发生交互。

成果也有目共睹。他主导的人形机器人多姿势站起控制算法拿到RSS 2025最佳系统论文提名，此后共有6篇论文被RSS接收，中稿率75%。到了上海AI实验室，他带具身智能中心做的是「书生」具身全栈引擎 Intern-Robotics，仿真、数据、训测三件套，目标是解决本体泛化、场景泛化、任务泛化这三个泛化。

把两个人放在一起看差别就出来了，庄雨铮强在基模与样本效率，庞江淼强在全栈引擎与跨本体泛化。而此时京东需要的是能把技术、数据、场景串成管线的人，这个人庞江淼无疑更合适。

上述大厂猎头称，“未来六到十二个月，京东具身重复团队和中层会被合并，一部分更偏研究、demo的人主动离开，或者把部分团队下沉到物流、云或具体业务线，只保留核心模型团队在研究院，评价体系也从论文转向模型和场景指标。”

总之，庄雨铮与京东这套强调业务落地和效率优先的体系，已经渐行渐远，离开是最好的选择。

02

产业化全面布局，很重

从集团层面看，京东探索研究院的组织调整并非孤例，京东云、工业、物流、零售等子部门也都围绕产业化，发起成立相应的机器人项目。

9月9日，2026京东全球科技探索者大会上，京东宣布，未来几年要打造六个“全球第一”，并规划建设国产十万卡算力集群，两年内采集超过1000万小时真实场景视频数据。

最大具身数据采集中心交给京东云，京东工业打造最大的零部件供应商，京东物流要成为最大的具身机器人应用军团和机器人维修服务网络，京东零售要助力100个品牌独立销售额破10亿元，成为全球最大的机器人零售渠道。此外，未来5年还要打造全球最大的机器人产业基地。

这也意味着，京东在具身的战略上全面围绕商业化落地，集结人力和生态场景，包揽具身机器人商业落地的全环节。

不是第一，就是最大，每一条路线看起来都足够“京东”。但最大的可能还是难度。我们了解到，在刘强东的老家宿迁，已有多个社区出现了具身数据采集人员。对全职宝妈、退休人员、个体经营者和超市工作人员等群体来说，采集工作开出的报酬和条件颇具吸引力。

一位宿迁的具身数据采集人员告诉我们，她所在的数据采集点有几百人，主要做家政数据采集，包括全职和兼职。

普通的全职人员，只要每天完成4.5小时以上的真实场景视频采集，基本上每月能赚3000元，还有社会保险。她看到过一些宣传，如果有遇到特殊场景，每个月收入还可能有上万元。

不过，外面对京东数据采集的感知不深。今年4月，在京东数据交易平台，有公开2000小时的ego数据，京东并未对外公布后续采集的数据时长，也没有公布采集人员规模。

原本要开放给生态的数据交易平台，尽管京东云有对外公布和帕西尼合作，上线数千小时多场景操作数据集，但目前交易市场上的数据供应商，也只有京东自采的2000小时ego数据。

另一方面，商品供应链的壁垒在于规模，仓、车、人越多，优势越强，数据供应链却未必如此。京东的物流和零售业务能提供内部需求，却不等于外部竞争力。

千万小时数据还要经过清洗、标注和训练，才能转化为价值，更关键的是，其他机器人公司和产业客户是否愿意为这些数据买单。

即使是物流军团这条线，它既是数据闭环的应用出口，也是五条路线里唯一"京东完全自己说了算"的。这条线的逻辑更贴合亚马逊，在自家的物流场景中大规模部署机器人，同时利用AI调度和操控所有机器人。

目前，亚马逊仓库已经部署100万台机器人。摩根士丹利预计，到2027年，亚马逊通过机器人自动化每年可节省20亿至40亿美元，因为机器人将每个订单的履约成本降低20%至40%。

亚马逊跑了14年的事，京东要用5年完成。京东的采购规模还更大，采购300万台机器人，100万台无人车，及10万架无人机。先不说机器人采购成本问题，在多个“全球第一”的目标下，这套商业定位存在一个内在矛盾。

对外服务的本体厂商越多，产品越丰富，京东的生意可能越好做。但内部自用设备的异构度也会随之上升，调度、运维和系统协同的难度会增加。

03

最应该重估的业务

零售主营业务增长乏力，AI业务尚未气势情况下，京东需要提前布局新航道。而在这场转型中，最有动力拥抱新机会的，恐怕就是京东云了。

在云计算市场，京东云的存在感并不强，甚至都没有挤入top10。窄门求生中更尴尬的是，在AI时代，豆包、千问、DeepSeek等大模型叙事，没有一个在它手里。

刘强东对此似乎也很焦虑。2026年3月底，京东集团副总裁、京东云PaaS业务部负责人刘辰被开除，当时有媒体报道称，是由刘强东亲自拍板决定。

至于刘辰被开除原因外界也有两个猜测，一是PaaS业务业绩未达标，京东云给2026年定下的增长目标是60%，内部判断"基本完成不了"。二是部门在合同层面存在合规问题，触碰了京东红线。

可以看出，京东云面临不小的增长压力，急需找到一个难以被竞争对手复制的差异化抓手。市场格局尚未收敛的具身智能，恰好提供了这样一个机会。

在京东云、工业、物流等集团业务线里，最有想象力的就是云业务。物流要为机器人capex买单，零售只赚渠道佣金，机器人越多、数据越多、算力越贵，云业务收得越多。云甚至不需要证明机器人赚钱，只要证明机器人用数据、用算力。这是"卖铲子"的最大优势。

今年9月，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏反复提到的"物理AI"叙事，把京东云从"边缘云业务"抬升为集团战略的核心载体，"云、数、模、端、场、链" 六大模块中，云排第一。

不过，目前京东云连公有云前五都不是，具身叙事能不能转化为真实云收入，尚未验证。数据交易平台怎么定价，机器人公司愿不愿意买单京东数据采集中心的数据，都是问号。

具身一旦低于预期，京东云押上去的整个叙事会跟着落空。

如果京东只是把内部资源重新包装成一组AI概念，那么具身不过是传统云业务之外又增加了一轮投入。但如果它能把供应链场景转化成可复用的数据资产、模型能力和标准化服务，再向机器人厂商和其他行业开放，那么京东云就可能找到一条与传统云厂商不同的增长路径。

再看回头看庄雨铮为何离职，就很简单了。

京东要的是千万小时级的大规模数据，十万卡的国产集群，以及各种“全球第一”。她的离开与其说是被庞江淼取代，不如说是发现自己要走的纯粹的基模研发那条路，已经不在京东这张地图上了。

作者｜吴寻

编辑｜刘培