分类：AI动态 标签：人工智能、具身智能、大模型、京东
过去几年，整个 AI 行业的热闹聚焦于模型榜单、推理能力与多模态生成，大家都在追问模型到底有多强。但随着技术走向深水区，行业关注的焦点已经发生根本性转变：AI 究竟能解决什么真实问题？
在今年的 JDD 大会上，京东给出了自己的答案。大会主题定为「JoyAI -> 跃迁物理世界」，标志着 AI 的下一站不再局限于屏幕内的“能说会道”，而是真正深入仓库、货架、家庭、配送与售后等真实业务场景。在这场深刻的产业迁移背后，一批 95 后业务负责人与产品经理正站在最前线。
95 后冲进 AI 最难落地的地方
在纯对话式 AI 购物风靡的时期，京东 App AI 购业务负责人陈屿和团队曾尝试打造独立的 AI 购物助手。然而，经过真实市场的试点，团队发现纯对话模式存在天然边界：用户在选品咨询后，依然会追问价格和优惠，而这些需求在京东原有的成熟首页架构中早已被高效解决。
此外，纯对话交互带来了额外的时间成本与耐心消耗。面对这一岔路口，陈屿团队没有盲目跟风，而是选择回归用户体验，将 AI「长进」原有的购物流程中。通过在搜索里加入意图增强、在推荐里融合时间、场景与用户的多维度信息，以及在购物车顶部嵌入场景提示词入口，AI 变成了一个无形却贴心的“超级导购”。
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充满不确定性的真实仓库中。面对实验室与现实环境的巨大落差，林澈的团队没有去追逐那些炫酷但难以量产的机器人 Demo，而是扎根仓库一线，与操作工并肩工作。
通过自研的“世界意图模型”（World Intent Model），他们打破了传统世界模型推理速度慢的瓶颈。该架构通过大模型生成意图，再交由“动作专家”高频执行，中间辅以实时控制器处理突发状况。这套方案在京东的“仓狼”机器人上取得了突破性成果，抓取准确率达到 99.9%，商品覆盖率超过 85%，真正让具身智能跨越了实验室的门槛，具备了商业化落地的经济账优势。
京东的底牌：从单点爆品到超级 AI 供应链
无论是负责 C 端产品与硬件生态交融的许欣，还是深耕算法与零售场景的陈屿和林澈，这些 95 后年轻人能够将 AI 落地，不仅依靠个人的拼搏，更依托于京东二十多年在真实商业世界中构建的庞大基础设施。
物理 AI 的落地无法脱离真实的业务压力。京东通过云提供算力、数据推动 AI 进化、终端进入物理世界、场景负责验证能力，最终由供应链完成规模化，形成了一套完整的“超级 AI 供应链”。在机器人领域，京东进一步提出“六个全球第一”，涵盖数据采集、产业基地、零部件供应、维修服务、物流应用及零售渠道的全链路布局。
当 AI 走出屏幕，人不能被留在原地
在推进技术变革的同时，京东的视野并未局限于少数精英工程师。从面向 12 到 18 岁青少年的“JDXplorers 未来青少年 AI 探索者计划”，到面向校招生的成长路径，再到针对内部 70 万蓝领工人的“涅槃计划”——通过与全国百余所学校合作提供技术培训，让快递员转型为机器人维修与管理人才。
技术的浪潮滚滚向前，岗位在变，但京东试图通过系统性的人才布局证明：在物理 AI 的未来图景中，技术不仅要赋能商业效率的跃迁，更要确保每一个人都能成为历史潮流的同行者，而不是被技术遗忘在原地。