分类：AI动态 标签：人工智能、具身智能、大模型、京东

AI 行业的焦点在过去几年经历了明显的转向。从最初追逐模型榜单、推理能力与多模态生成，到如今人们开始追问：大模型究竟能落地干什么？

在今年的 JDD 大会上，京东给出了自己的解法。京东将大会主题定为「JoyAI -> 跃迁物理世界」，明确指出 AI 的下一站不仅是留在屏幕里“能说会道”，而是要深入仓库、货架、家庭、配送路线与售后服务，去完成真实的物理任务。

在这场技术迁移中，一批 95 后业务负责人和产品经理走上了舞台中央。他们没有空谈宏大叙事，而是将 AI 真正带入了京东 App 的全链路改造、物流具身智能机器人以及家庭 AI 入口。

95 后冲进 AI 最难落地的地方

纯对话式的「智能体电商」曾是行业的风口，用户输入需求，AI 推荐商品并辅助下单。然而，京东 App AI 购业务负责人陈屿和团队在试点后发现，纯对话模式存在明显的边界。用户在聊完需求后，依然会追问价格和优惠，而这些在传统电商首页中早已被高效解决。此外，来回交互不仅消耗 Token，更会消磨用户的耐心。

面对岔路口，陈屿团队没有盲目跟风做一个独立的 AI 助手，而是选择将 AI「长进」京东原有的购物流程里。他们在搜索中加入意图增强，在推荐里融入时间 x 场景 x 用户多维度信息，在购物车顶部嵌入场景提示词。这种改造如同超市里的专业导购，在不打扰用户的前提下提供精准建议。

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。面对满地杂物遮挡、人员走动和上万种 SKU 的复杂环境，他带领团队没有停留在炫酷的实验室 Demo 阶段，而是让研发人员长期驻扎一线，打造了自研的「世界意图模型（World Intent Model）」。

该架构通过大模型生成意图，再交由动作专家以高频率执行，并配以实时控制器应对突发状况。这套方案在「仓狼」机器人上取得了显著成效，抓取准确率达到 99.9%，商品覆盖率超过 85%，每小时拣货效率达到 80 件，真正具备了进驻仓库的经济可行性。

京东的真正底牌：超级 AI 供应链

在这场技术实践中，产品负责人许欣的经历同样具有代表性。从管培生起步，到如今接手 JoyInside 硬件生态，她直面了硬件工程、供应链、采销与外部品牌方的多方协同。

通过将 AI 深度整合进硬件，JoyInside 跑通了爆品节奏：小鸡球球 AI 点读笔累计用户突破 10 万，凯米斯 AI 机器狗也实现了近 10 万台的销量突破。在 JDD 大会上，京东进一步发布了「物理 AI 加速计划」，涵盖机器人训练、研发、制造、销售、应用和服务的全链路周期，并提出构建包括具身智能数据采集中心、机器人产业基地在内的“六个全球第一”。

物理 AI 必须深入仓库、供应链与家庭。京东之所以能够支撑这群年轻人将 AI 落地，依托的是其二十多年来在零售数据、商品知识、履约服务以及真实业务场景中沉淀下来的“超级 AI 供应链”。

当 AI 走出屏幕，人不能被留在原地

在人才培养与布局上，京东构建了一套完整的生态。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”，再到针对内部 70 万蓝领工人的“涅槃计划”，京东试图回答一个宏大的命题：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和家庭的客厅里，更写在每一个真实的人身上。最终让技术变革真正成立的，从来不只是冰冷的算法，而是身处其中的每一个奋斗者。