京东豪掷十万卡算力、采集千万小时数据、部署数百万台机器人：全力押注物理AI新赛道

踏入2026年京东全球科技探索者大会（JDD）的展区，一个显著的变化映入眼帘：那些曾经热衷于展示跳舞、翻跟头等花哨动作的机器人已难觅踪影，取而代之的是更加注重实用性的作业机器人，它们成为了展区的新主角。

9月9日，《徽声在线》记者在JDD大会现场敏锐地捕捉到了这一变化，它恰好与本届大会的主题“JoyAI，跃迁物理世界”相呼应，与去年主打体验感的“Enjoy AI”形成了鲜明对比。

这一变化并非仅仅局限于某个展台的风格调整，而是整个AI（人工智能）行业发展趋势的一个缩影。具身智能正逐步走出数字世界的演示阶段，开始在物理世界的实际生产场景中落地生根。

2026京东全球科技探索者大会现场图 图片来源：京东

在大会当天，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏宣布了京东在AI领域的重大底层基建规划：京东将着手建设国产十万卡算力集群，并在两年内累计采集超过1000万小时的真实场景视频数据。

同时，京东还发布了全新的世界模型JoyAI-Echo WM，标志着JoyAI基础模型矩阵已全面覆盖语音、图像、视频、实时交互、世界模型和具身智能等完整体系。此外，京东企业AI全家桶JD JoyWork也在当日下午的京东云大会上同步亮相。

当前，字节跳动、阿里巴巴等科技巨头已纷纷投入千亿元资金加码AI领域，竞争愈发激烈。然而，物理AI赛道的门槛却截然不同，它要求企业同时具备算力、数据、终端和服务等多方面的能力，是一场更为艰巨、复杂且考验长期耐心的长跑。

行业专家预测，机器人或将在未来2至3年内迎来“ChatGPT时刻”，即实现大部分普通任务的自动化处理。那么，依托物流场景起家的京东，能否凭借其物理AI底座，率先跑通具身智能规模化落地的闭环呢？

算力、数据与模型：京东构建AI“基建”新蓝图

“AI的竞争正在经历一场革命性的跃迁，即从数字世界的‘理解与生成’转向物理世界的‘感知与行动’。”在今年的JDD大会上，曹鹏如此概括AI市场的变化趋势。

随着新的竞争阶段的到来，京东开始大规模投入那些支撑物理AI运转的底层设施，包括算力、数据和模型等。

算力是物理AI运转的“动力源”。与数字AI相比，物理AI对实时响应、低延迟和高可靠性的要求更为严苛。据《徽声在线》记者现场了解，京东云在已建成纯国产万卡集群的基础上，将进一步规划建设国产十万卡算力集群。

JDD展台展示的京东云万卡智算样板间 每经记者 王郁彪 摄

行业分析普遍认为，对于同一个千亿模型而言，万卡集群可能需要运行30天才能完成训练，而十万卡集群在理想状态下则可以将时间压缩至几天。因为大模型的预训练总计算量是固定的，由参数量和训练Token（词元）总量决定。在并行效率较高的情况下，卡数越多，并行处理能力越强，完成固定计算量的时间也就越短。

同时，十万卡算力底座还能为机器人、无人车、无人机等物理智能载体提供更大规模的并行调度能力，支撑物理AI走向规模化落地。曹鹏强调，这个算力集群不仅将服务于京东自身业务，还将面向全行业开放。

然而，仅有算力是远远不够的，没有数据的支撑，算力也将陷入空转的境地。物理AI所需的数据并非互联网上的文本和图片，而是人类在真实世界中“如何干活”的视频。拧螺丝、叠衣服、拣包裹、配药品等看似简单的动作，对于机器人来说却是最难学会的。

为了解决这一问题，京东计划在两年内累计采集超过1000万小时的真实场景视频数据，并计划发动最多60万人参与数据采集工作。据《徽声在线》记者了解，首批开源数据集EgoLive已对外开放，其中包含约2000小时的第一视角数据和65866个任务片段，覆盖了346项真实世界任务。

在模型层面，京东在JDD大会上发布了实时可交互的世界模型JoyAI-Echo WM。该模型的价值在于，它能让机器人在进入真实物理世界之前，先在虚拟环境中进行“预训练”，从而理解物体运动规律、环境变化逻辑和任务完成路径，大幅降低在真实场景中试错的成本。

不难看出，京东在AI业务上的布局重心已经发生了变化，逐渐向更底层的AI基础设施层延伸。而在外部市场，越来越多的科技公司也开始思考“AI规模化落地需要什么”这一问题。

AI“开工之年”：聚焦物流、零售与家庭场景

2026年被业界视为AI的“开工之年”。从8月份的世界机器人大会上各大公司的展台布局就能窥见一斑。今年的JDD展台同样如此。

让《徽声在线》记者印象深刻的是，大会现场跳舞、翻跟头的机器人和AI消费硬件产品明显减少，而更加扎实的生产场景机器人产品则大幅增加。比如物流场景机器人，由于物流场景相对封闭、作业流程相对规整，因此成为了机器人更直接的试验场。

据记者现场观察，京东物流“超脑+狼族”机器人应用产品群全阵容在今年JDD亮相。其中，“狼族”系列机器人已在仓储、分拣、配送等环节落地9款产品、11款机器人，并有5款“狼族”机器人在JDD首次亮相。

冷链环节推出的低温版“狼族”机器人 图片来源：京东

同时，京东物流还宣布，将在未来5年内采购300万台机器人、100万台无人车及10万架无人机，以进一步扩大其物流自动化规模。

去年JDD上备受瞩目的AI购物产品，在今年也有了新的升级。京东App（应用程序）16.0新版在JDD现场正式官宣上线。在京东主站App中，加入了AI购物助手“东东”，它不再仅仅能够理解“关键词”，而是能够同时理解“意图”和“场景”，为用户提供更加个性化的购物体验。

此外，AI消费硬件也正在经历一场从“概念”到“入户”的集体变革。IDC预测，到2026年，中国智能家居设备市场出货量有望达到3亿台，竞争焦点也将从单品智能转向全屋、全场景的主动服务。

随着大模型从云端走向终端，AI正在以硬件为载体，真正进入家庭这个最日常的物理空间。

在JDD开幕前一天，百度小度宣布“超能小度”完成智能体化升级，百度搭子全面接入小度硬件，推动百度智能体从“个人助手”转变为“家庭AI伙伴”。京东附身智能品牌JoyInside也在做类似的事情——为AI玩具、智能小夜灯、点读笔等硬件植入AI大脑，并与近200家品牌展开合作，预计年内将接入超千万台终端设备。

从“Demo秀”到“生产力竞赛”：机器人等待“ChatGPT时刻”的到来

值得一提的是，今年JDD首次单独设立了“具身智能分论坛”，与云、零售、物流等业务并列。作为被看作机器人公司“产业资本方”的京东，去年一连投资了6家具身智能公司，展现了其在该领域的雄心壮志。

作为AI在物理世界最直接的载体，机器人正顺着这场从数字世界到物理世界的转向同步落地。它们的终点不是发布会的舞台，而是仓库的货架、工厂的流水线。这一判断正在从行业共识转化为资本和订单的实际流向。

通用世界模型企业极佳视界创始人兼CEO黄冠在JDD现场给出了一个时间表：行业头部公司已达成共识，未来2至3年内将迎来机器人的“ChatGPT时刻”，即大部分普通任务都能被机器人自动化解决；5年左右，机器人将能够完成更复杂的长程任务，并在泛化场景中实现高成功率；再过5至10年，机器人将进入千家万户、千行百业，成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。

“更重要的是，未来机器人有望实现自进化，即自己研发、设计、制造、改造自己。”黄冠如此展望机器人的未来。

从行业现状来看，具身智能也的确正处于从技术验证到产业验证的关键关口。OpenAI重启了数年前解散的机器人团队，特斯拉Optimus计划于2027年实现量产。国内市场同样如此，宇树科技、智元、银河通用等创业公司在完成融资后纷纷进入产品化和场景落地阶段。

无论是波士顿动力的人形机器人Atlas展示自主完成汽车部件分拣，还是国内它石智航通用具身大模型AWE3.7（AI World Engine）在十天内连续密集发布一系列任务，用同一颗“具身大脑”贯通工业产线、物流作业、生活服务与移动操作等多场景。行业普遍预判，具身智能的下一阶段将不再是单点技术的突破，而是能否在真实场景中跑通“数据—训练—部署—反馈”的完整闭环。

这也是区隔物理AI和数字AI的重要门槛。

从“Demo秀”到“生产力竞赛”，无论是AI还是具身智能产业都在经历着类似的变化。而这样的变化其实仅仅发生在短短一年之间。

新的一年里，AI将在哪些物理世界的新场景中生长出来？物理AI在各大基建中又将如何破土发芽？答案可能很快就将揭晓。