京东启动物理AI加速计划:两年采集超1000万小时真实场景视频数据

在 2026 京东全球科技探索者大会上, 京东宣布启动“物理 AI 加速计划”, 将 AI 竞争从数字世界的理解与生成, 推向物理世界的感知与行动。该计划依托零售、物流、科技、工业等板块能力, 试图构建贯通机器人产业上下游的一体化服务体系。

📌 从数字生成到物理执行:AI 竞争重心迁移

京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏表示, 当前 AI 产业正处在关键转折点 , 但大量技术落地仍停留在演示级阶段, 难以形成规模化产业价值。物理 AI 已进入规模化落地阶段, 行业竞争从模型本体单点比拼, 转向算力、数据、终端、场景协同的体系化竞争。

京东的 AI 并非诞生于实验室论文, 而是在仓库、产线、配送站点和海量真实订单中迭代打磨而来 。这也是京东提出建设“全球最大物理世界运营中心”的根本原因。

🔍 超级 AI 供应链: 云、数、模、端、场、链六大模块

• 算力层面: 京东云推进十万卡国产算力集群建设, 完成异构算力统一调度, 为世界模型、具身大模型训练、机器人仿真推演提供算力底座, 并对外开放算力服务。
• 数据层面: 搭建完整的“采集—标注—训练—验证—仿真”流水线, 覆盖仓储物流、工业制造、家庭服务等多元实景。
• 模型侧: 依托 JoyAI 基础模型矩阵, 布局多模态、世界模型、具身智能模型。
• 终端与场景: 联动硬件终端、线上线下业务场景与供应链全链条, 形成“场景产生数据、数据训练模型、模型驱动终端、业务反馈反哺模型迭代”的闭环。

💡 物理 AI 加速计划: 六大环节量化目标

• 数据端: 打造全球最大具身智能数据采集中心, 计划两年内累计采集超 1000 万小时人类真实场景视频数据, 缓解具身训练数据短缺问题, 同时对外开源部分数据集。
• 产业基地: 未来五年在国内布局 80 余个 RoboBase 机器人基地, 集研发中试、生产组装、交付运维、数据采集多重功能于一体。
• 制造环节: 发起机器人零部件产业联盟, 三年助力 100 家机器人本体厂商降本、100 家零部件供应商规模提升。
• 零售渠道:2028 年前投入百亿资源, 拓展机器人消费与 B 端市场。
• 物流应用: 京东物流计划五年内采购 300 万台机器人、100 万台无人车、10 万架无人机, 搭建大规模具身机器人应用军团。
• 售后服务: 搭建全球化机器人维修服务网络, 完善机器人售后保障体系。

📊 行业观察: 物理 AI 仍处早期, 落地面临多重约束

• 海量高质量实景数据获取成本高昂;
• 通用机器人硬件成本居高不下;
• 复杂非结构化环境中, 机器人稳定性、容错能力距离大规模普及仍有差距;
• 百亿级资源投入, 未来也将面临商业化回报周期的考验。

🚀 总结: 供应链优势能否转化为技术壁垒

围绕“京东启动物理 AI 加速计划: 两年内采集超 1000 万小”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。