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「AI 的竞争正在发生革命性跃迁，即从数字世界的 『理解与生成』 转向物理世界的 『感知与行动』。」
在 9 月 9 日举办的 2026 京东全球科技探索者大会 （JDD） 上，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏表示，虽然当前人工智能产业正处于关键转折点，但大量技术落地仍停留在演示级阶段，难以形成规模化的产业价值。
为此，京东正式启动 「物理 AI 加速计划」，依托零售、物流、科技、工业、产发多板块能力，打造贯通机器人产业上下游的一体化服务体系，覆盖数据供给、零部件集采、渠道销售、场景落地、售后维保全环节。
作为一家以供应链为基础的技术服务公司，京东将 AI 技术立足点放在自身沉淀多年的实体供应链网络之中。在曹鹏看来，物理 AI 已经进入规模化落地阶段，行业竞争已经从模型本体单点比拼，转向算力、数据、终端、场景协同的体系化竞争；京东的 AI 并非诞生于实验室论文，而是在仓库、产线、配送站点，在海量真实订单中迭代打磨而来。
这也是京东提出建设 「全球最大物理世界运营中心」 的根本原因。从规划框架看，该中心 以 「超级 AI 供应链」 作为核心支撑，由云、数、模、端、场、链六大模块构成完整体系。
算力层面，京东云推进十万卡国产算力集群建设，完成异构算力统一调度，为世界模型、具身大模型训练、机器人仿真推演提供算力底座，并对外开放算力服务；数据层面搭建完整的 「采集‑标注‑训练‑验证‑仿真」 流水线，覆盖仓储物流、工业制造、家庭服务等多元实景；模型侧依托 JoyAI 基础模型矩阵，布局多模态、世界模型、具身智能模型；再联动硬件终端、线上线下业务场景与供应链全链条，形成 「场景产生数据、数据训练模型、模型驱动终端、业务反馈反哺模型迭代」 的闭环逻辑。
围绕这一目标，京东本次落地的 「物理 AI 加速计划」 重点聚焦具身机器人全生命周期，在数据、基地、制造、销售、物流应用、售后服务六大环节设立量化目标，提出六项 「全球第一」 的建设方向。
- 数据端，打造全球最大具身智能数据采集中心，计划两年内累计采集超 1000 万小时人类真实场景视频数据，缓解行业普遍存在的具身训练数据短缺问题，同时对外开源部分数据集；
- 产业基地维度，未来五年在国内布局 80 余个 RoboBase 机器人基地，集研发中试、生产组装、交付运维、数据采集多重功能于一体；制造环节，发起机器人零部件产业联盟，三年助力 100 家机器人本体厂商降本、100 家零部件供应商规模提升；
- 零售渠道上，2028 年前投入百亿资源，拓展机器人消费与 B 端市场；
- 京东物流侧计划五年内采购 300 万台机器人、100 万台无人车、10 万架无人机，搭建大规模具身机器人应用军团；同时搭建全球化机器人维修服务网络，完善机器人售后保障体系。
曹鹏同时强调，物理 AI 时代的产业竞争，已经不再是单纯依靠资本快速催熟的赛道，技术落地的深度、场景打磨的精度、长期迭代的耐心，才是决定企业能否走通产业化路径的核心要素。
因此，京东希望把物理世界运营中心打造成兼具 「训练场」 和 「服务商」 双重属性的平台——对内将 AI 深度嵌入采购、库存、仓储、运输、售后履约全链路，提升供应链运行效率；对外面向制造、家政、医疗等行业输出整套软硬件解决方案，不局限售卖大模型能力，而是输出包含数据、算力、供应链配套在内的一体化产业服务，降低实体企业落地物理 AI 的门槛。
当前，通用大模型在文本、内容生成领域快速成熟，但向实体产业下沉时，普遍面临真实场景数据不足、物理环境适配能力弱、端侧硬件部署成本高、全生命周期运维难度大等瓶颈。针对这一行业共性难题，京东打造以 「云、数、模、端、场、链」 六大模块为核心的超级 AI 供应链，将算力底座、产业数据、基础模型、端侧硬件与供应链能力深度打通，形成一套可自我迭代的完整产业基础设施。
由此可以看出，京东希望打通算力、数据、基础模型、硬件终端、产业场景、供应链链路，构建一套可复用的物理世界智能运营底座，对内服务零售、物流、工业、健康等集团业务，同时对外向各个行业开放技术能力。
正如曹鹏所说的那样，「过去十几年智能经济的价值释放，更多集中在内容推荐、营销、办公等数字场景，带来的是体验层面的优化。而未来十年，大模型与实体产业的深度结合，将触发全新的范式变革，不只会改变生产方式与组织模式，更会重构整个产业的价值逻辑。」
客观来看，物理 AI 与具身智能整体仍处在产业早期。虽然京东拥有国内规模领先的仓储、物流、零售实体场景，能够提供大量真实测试环境，但赛道仍面临多重现实约束：海量高质量实景数据获取成本高昂；通用机器人硬件成本居高不下；复杂非结构化环境中，机器人稳定性、容错能力距离大规模普及仍有差距；同时百亿级资源投入，未来也将面临商业化回报周期的考验。
AI 竞争重心正在由数字生成向物理执行迁移，拥有实体运营网络的企业将拿到差异化筹码，但技术愿景到大规模产业落地，还需要持续的场景打磨与成本优化。京东希望将自身供应链运营优势转化为物理 AI 时代的技术壁垒，最终能否兑现规划目标，还要看后续技术迭代、合作伙伴协同以及商业化落地进展。（本文首发于钛媒体 APP，文 | 消费纵深，作者 | 谢璇，编辑 | 杨林）
