北京
中經記者 李玉洋 上海報道
京東正在全面發力具身智能，不僅提出構建“全球最大的物理世界運營中心”，還計劃在兩年內建成全球最大的具身智能數據中心。
在2026世界人工智能大會（WAIC 2026）期間，京東對外展示了JoyInside“AI Home”、具身智能數據全鏈路基礎設施，以及AI在零售、物流、健康、工業等領域的真實場景規模化應用成果。
“在整個物理AI的大趨勢和浪潮下，京東要構建自主可控的AI基礎模型矩陣，助力京東集團完成從數字AI到物理AI的技術躍遷。”京東集團副總裁、京東探索研究院副院長段楠表示，要讓AI覆蓋零售、物流、工業、健康等京東集團的核心場景，最終助力京東集團成為全球最大的物理世界運營中心。
《中國經營報》記者了解到，數據采集被視為京東具身智能戰略落地的關鍵環節，依托其近萬家線下門店、3600個倉儲點及家庭場景網絡，目前該集團的數據采集產能已突破每周10萬小時。
把硬件的規模化加入物理AI
“相比數字AI，物理AI對規模化提出了新的要求。”段楠表示，一是要做到物理數據的規模化，二是要做到持續學習的規模化，三是物理基礎模型要有新進展，最后硬件協調也要規模化。
他這樣總結：“Scaling Law這件事情，從數字世界的‘數據、模型和算法’三位一體化的范式發展到物理AI，要把硬件的規模化也加進來。”
圍繞以上愿景，段楠指出京東探索研究院要做的是更加聚焦多模態基礎模型以及具身模型，并把整個技術路徑分為“ 數字智能＋附身智能＋物理智能”三個階段。
“第一階段主要以語言模型、代碼模型、多模模型為基礎，讓模型能感知、推理、生成數字內容，并通過智能體的方式，自主完成數字世界的任務；第二階段把整個基礎模型部署到手機、電腦、可穿戴設備、智能駕艙等各類終端，持續實時觀測用戶和環境，最終實現人與設備、設備和設備之間，實時自如的交互和協作。”他表示。
段楠指出，最后的物理智能階段就是把模型部署到真實的物理硬件，讓這些硬件感知世界，對世界的狀態做預測，最終完成自主化的物理世界的任務。
在WAIC 2026上，京東和星塵機器人聯合共建的“智能零售工作站”實景演示區首度對外亮相。該項目完整還原了由AI驅動的全流程無人零售場景：人形機器人穿梭于定制貨架之間，依托機器視覺能自主識別商品、精準抓取、規整臺面，從接收需求到貨品交付形成完整服務閉環。
事實上，京東集團在AI落地應用層面，已依托自身供應鏈優勢，在多個真實業務場景實現應用部署。據了解，這些應用包括京東MALL門店導覽導購、理貨與咖啡制備，七鮮超市導購與“金牌試吃員”，物流倉儲揀貨、健康藥房打包，以及機器人養老服務等。通過各類場景的應用實踐，京東加速推動具身智能從技術驗證走向規模化商用。
缺少高質量數據是行業痛點
真實場景數據，是具身智能落地不可或缺的基礎設施。
“今年以來，行業產生了這樣的共識，即大規模的數據，尤其來自真實物理場景的數據越來越重要，特別是對具身模型來說。”京東云基礎云業務負責人龔義成表示，行業普遍存在缺數據尤其是真實數據的痛點。
他指出，目前行業數據樣本數非常少。頭部具身模型公司用的數據最多兩萬條，遠沒辦法覆蓋物理世界的場景。
“通過什么數據、什么技術，真正把物理世界重建到數字世界里，最終把數據賦能到具身行業，加速具身模型快速迭代，這是一個問題。”龔義成表示。
而機器人進入家庭、工廠等真實場景，問題很大可能就出現在模型本身的智能化程度不足。“機器人智能化不足的核心原因，就是數據缺失，缺乏足夠的真實物理世界數據，才能讓具身模型加速迭代。”他指出，行業普遍認為，100萬小時是具身模型能產生一個比較大的躍遷的基準線，而1000萬小時可能是當前的技術條件下對具身模型產生巨大幫助的一個數據量級。
就具身智能整個數據維度而言，龔義成認為目前存在這樣幾個問題：“第一，高質量的數據是稀缺的，高質量的數據才是對具身模型真正有用的；第二，數據的多樣性，同樣的任務可以通過多樣性對模型的泛化性也非常有幫助；第三，數據孤島，過去不同的機器人廠商做機器人的遙操做數據，大多數只能是機器人本體廠商自己用，跨本體數據的流轉是一個非常重要的問題。”
站在“具身智能缺數據”的行業共識的背景下，龔義成表示：“為什么京東要做具身數據以及相關的工作？京東是一家以供應鏈為驅動的技術型公司，京東的供應鏈場景涵蓋物流、零售、健康康養、互聯網醫院、體檢中心、物流倉儲，這些場景都是具身智能非常重要的應用落地的場景。”
他透露，目前京東每周的數據采集產能已經爬升到10萬小時以上，預計兩年之內做到1000萬小時的數據采集。
值得一提的是，京東不想所有的數據都是自己采集，為此打造京東具身數據的交流平臺，把具身智能的數據收集起來，整體賦能給具身智能的客戶。
RoboScience 機器科學創始人兼 CEO 田野表示，RoboScience雖選擇以海量“仿真 + 視頻”數據訓練具身大腦，但模型的泛化能力最終仍需經過真實物理世界的檢驗。京東開放的真實交互數據，恰好補齊了仿真訓練中缺失的關鍵一環。
（編輯：吳清 審核：李正豪 校對：翟軍）
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