分类：AI动态 标签：人工智能、具身智能、大模型、京东

在经历了过去几年热闹非凡的模型榜单比拼与多媒体生成大战之后，AI 行业在 2026 年迎来了一个质的转折点。人们不再盲目追问“这个模型参数量有多大”，而是开始审视：它到底能去解决什么真实问题？

在今年的 JDD 大会上，京东给出了自己的解题思路。大会主题「JoyAI · 跃迁物理世界」明确传达了一个信号：AI 的下一站不仅要在云端和屏幕里“能说会道”，更要深入仓库、货架、家庭以及配送路线中，去完成具体的真实任务。

而在这场产业大迁移中，站上舞台中央挑大梁的，是一群充满冲劲的 95 后业务负责人与产品经理。

95 后冲进 AI 最难落地的地方

纯对话式购物在刚兴起时曾被寄予厚望，但京东 App AI 化改造团队的 95 后负责人陈屿在经过试点后，看到了这种模式的边界。用户在输入需求后，往往还是会追问价格和优惠，而这些诉求原本的电商首页架构早已完美解决。过度依赖对话交互不仅消耗 token，更会消耗用户的耐心。

面对岔路口，陈屿团队没有选择盲目跟风做一个独立 AI 助手，而是选择将 AI「长进」原有的成熟购物流程中。他们通过意图增强、多维度推荐以及场景提示词入口，像超市金牌导购一样，在不打扰用户的前提下悄悄提供贴心辅助。这种在超级 App 里“不停水不断电进行精细装修”的难度，远超开发一款独立软件。

与此同时，京东物流仓储具身算法开发负责人林澈则将战场搬到了真实的仓库里。面对满地杂物、人员走动以及高达十几万种 SKU 的复杂环境，他没有去追求实验室里看似炫酷但无法落地的 Demo。

林澈团队自研了「世界意图模型（World Intent Model）」，通过“大模型生成意图 -> 动作专家高频率执行 -> 异常时实时重触发”的架构，让「仓狼」机器人实现了 99.9% 的抓取准确率与每小时 80 件的拣货效率。这让机器人真正具备了进入仓库计算经济账的商业价值。

真正的底牌：扎根物理世界的超级供应链

无论是负责 C 端 AI 改造的陈屿，还是深耕仓储具身智能的林澈，亦或是负责硬件生态 JoyInside 的许欣，他们之所以能够将一个个 AI 创意跑通并实现爆品落地，绝非仅仅依靠个人的聪明才智。

这一切的背后，是京东二十多年来在真实产业中一点一滴搭建起来的庞大基础设施。

  • 云端：提供源源不断的算力支持。
  • 数据：海量零售与供应链数据推动 AI 快速进化。
  • 终端与场景：让模型得以进入物理世界，完成从实验室到真实业务流的验证。
  • 规模化供应链：打通软硬件协同、采销及售后全链路。

在机器人产业上，京东更进一步提出了涵盖数据采集、产业基地、零部件供应、维修服务、应用军团及零售渠道的“六个全球第一”，构建起全链路的物理 AI 加速计划。

当 AI 走出屏幕，人不能被留在原地

在京东的布局中，对于人才的培养同样呈现出全景式的纵深感。

从面向 12 到 18 岁青少年的「JDXplorers 未来青少年 AI 探索者计划」，到面向校招生的“五年成长计划”，再到全球顶尖技术天才的招募，京东搭建了一条从青少年到职场新人的完整成长通道。

更为难得的是，面对 AI 与机器人可能带来的岗位更迭，京东并没有将一线蓝领工人遗忘在技术浪潮之外。通过内部推进的“涅槃计划”，京东正将数以十万计的快递员等基层员工送往学校接受技术培训，让他们转型成为能够维护和管理智能设备的专业人才。

技术在变，岗位在变，但人不能被落下。物理 AI 的未来不仅写在仓库与货架上，也写在一个个真实奋斗的人身上。让这一切最终成立的，从来不只是冷冰冰的算法，而是始终与时代同频共振的人。