京東AI，直取“水源”

在京東設(shè)想的具身智能數(shù)據(jù)采集體系里，一名門(mén)店咖啡師完成手沖咖啡的過(guò)程，不再只是一次線(xiàn)下服務(wù)。研磨、注水、萃取等動(dòng)作，會(huì)通過(guò)頭戴設(shè)備被第一視角記錄，轉(zhuǎn)化為可供模型訓(xùn)練的視頻數(shù)據(jù)。

這類(lèi)數(shù)據(jù)的價(jià)值，不只在于記錄某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作，更在于沉淀人類(lèi)在真實(shí)服務(wù)場(chǎng)景中的操作順序、力度控制和環(huán)境應(yīng)對(duì)方式。對(duì)機(jī)器人而言，這些細(xì)節(jié)決定了它能否從“完成演示”走向“進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)”。

不久前，京東開(kāi)啟了一項(xiàng)數(shù)據(jù)采集計(jì)劃，并將其稱(chēng)為“人類(lèi)歷史上規(guī)模最大的數(shù)據(jù)采集行動(dòng)”：發(fā)動(dòng)最多60萬(wàn)人，在兩年內(nèi)累計(jì)超過(guò)1000萬(wàn)小時(shí)人類(lèi)真實(shí)場(chǎng)景視頻數(shù)據(jù)，目標(biāo)是成為全球最大的具身智能數(shù)據(jù)公司。

在AI行業(yè)普遍追逐基礎(chǔ)大模型和Chatbot應(yīng)用的背景下，京東選擇切入具身智能數(shù)據(jù)，表面上看不算性感，卻指向了另一個(gè)更底層的問(wèn)題：當(dāng)AI從屏幕走向倉(cāng)庫(kù)、門(mén)店、家庭和工廠(chǎng)，誰(shuí)能提供足夠多、足夠復(fù)雜、足夠貼近現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)？

這也是理解京東AI戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵入口。高質(zhì)量真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，正在成為物理AI落地前必須補(bǔ)上的一塊基礎(chǔ)設(shè)施。沒(méi)有它，具身智能很容易停留在大模型里，難以進(jìn)入真實(shí)產(chǎn)業(yè)流程。

京東并不是唯一看到這個(gè)機(jī)會(huì)的公司，但它的特殊性在于，過(guò)去多年積累的供應(yīng)鏈、履約網(wǎng)絡(luò)和線(xiàn)下業(yè)務(wù)場(chǎng)景，可以被重新解釋為一種數(shù)據(jù)礦藏。

一方面，京東覆蓋全國(guó)的供應(yīng)鏈與線(xiàn)下場(chǎng)景，能持續(xù)產(chǎn)出高真實(shí)度、高多樣性的物理場(chǎng)景數(shù)據(jù)。從倉(cāng)庫(kù)分揀到家庭保潔，從餐飲制作到商品導(dǎo)購(gòu)，這些數(shù)據(jù)不僅實(shí)驗(yàn)室難以模擬，也是純AI公司很難長(zhǎng)期穩(wěn)定獲取的資源。

另一方面，快遞、外賣(mài)、家政等業(yè)務(wù)讓京東擁有密集的線(xiàn)下人力網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注本身也是一項(xiàng)勞動(dòng)密集型工作，京東的人力池與采集需求存在一定匹配度，這讓它更容易把采集任務(wù)嵌入日常業(yè)務(wù)。

因此，京東能否在物理AI時(shí)代占住位置，關(guān)鍵不只是它是否投入算力、芯片的堆疊和大模型的迭代，而是它能否把原有的零售、物流和服務(wù)體系，轉(zhuǎn)化成持續(xù)生產(chǎn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的機(jī)制。

過(guò)去，京東是國(guó)內(nèi)電子產(chǎn)品消費(fèi)的重要渠道之一，但也長(zhǎng)期面臨一個(gè)問(wèn)題：電子消費(fèi)品的購(gòu)買(mǎi)頻次偏低，很多用戶(hù)一年才來(lái)京東消費(fèi)一兩次。過(guò)去兩年，京東通過(guò)豐富品類(lèi)、優(yōu)化價(jià)格，推動(dòng)日百品類(lèi)連續(xù)8個(gè)季度保持高增長(zhǎng)。進(jìn)入2025年后，京東又進(jìn)一步切入外賣(mài)、家政等服務(wù)業(yè)務(wù)。

這些動(dòng)作當(dāng)然首先服務(wù)于增長(zhǎng)本身，但放在AI視角下，它們還有另一層含義：京東正在把自己的業(yè)務(wù)半徑，從相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的商品交易，延伸到更高頻、更動(dòng)態(tài)的線(xiàn)下服務(wù)。

場(chǎng)景多了，數(shù)據(jù)的可能性也隨之增加。但可能性不等于能力。京東2026年一季度財(cái)報(bào)顯示，京東體系內(nèi)研發(fā)投入同比增長(zhǎng)59%。這筆投入的一部分，流向了具身智能數(shù)據(jù)平臺(tái)這類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施。它不像前端應(yīng)用那樣容易被用戶(hù)感知，也很難立刻對(duì)應(yīng)到收入增量，但如果京東要把線(xiàn)下場(chǎng)景變成AI訓(xùn)練資源，這一步繞不開(kāi)。

換句話(huà)說(shuō)，京東這輪AI布局的重點(diǎn)，不是先推出一個(gè)更熱鬧的C端入口，而是嘗試把場(chǎng)景、人力和模型訓(xùn)練接起來(lái)，把為用戶(hù)提供的生活服務(wù)業(yè)提升到為產(chǎn)業(yè)提供的生產(chǎn)服務(wù)業(yè)。它能不能形成商業(yè)回報(bào)，取決于這些分散在業(yè)務(wù)里的真實(shí)操作，最終能否被整理成可訓(xùn)練、可復(fù)用、可交易的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

A

過(guò)去一年，機(jī)器人和具身智能頻繁出現(xiàn)在發(fā)布會(huì)和展廳里。許多演示看上去已經(jīng)很流暢了，但這些演示幾乎只在特定的環(huán)境中才能展示。

物品擺放固定，動(dòng)作路徑明確，外部干擾也被降到最低。的確“物理”，但是并不“AI”。

真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景很少如此配合。

還是以京東MALL里的咖啡師為例。機(jī)械臂在固定臺(tái)面上完成一杯咖啡，和它在商場(chǎng)里服務(wù)顧客，是兩件難度完全不同的事。

后者要面對(duì)的是不斷變化的現(xiàn)場(chǎng)。有人靠近柜臺(tái)，有人臨時(shí)伸手取餐，地面可能剛被拖過(guò)，杯子、器具和人員動(dòng)線(xiàn)也隨時(shí)可能發(fā)生變化。

在這樣的環(huán)境里，機(jī)器人要解決的已經(jīng)不再是“能不能沖咖啡”了，是它能不能在不確定的現(xiàn)場(chǎng)里判斷什么時(shí)候繼續(xù)、什么時(shí)候減速、什么時(shí)候暫停等這一系列組合問(wèn)題。

其中只要有一個(gè)判斷出錯(cuò)，就有可能帶來(lái)碰撞、燙傷或設(shè)備損壞，一招誤判滿(mǎn)盤(pán)皆屬。

這也是物理AI比屏幕里的AI更難落地的原因。大模型說(shuō)錯(cuò)一句話(huà)，可以重新生成。

機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界里如果做錯(cuò)動(dòng)作，那是要付出代價(jià)的。

要讓機(jī)器人離開(kāi)樣板間，問(wèn)題就不能只停留在動(dòng)作本身。它需要看懂環(huán)境，理解現(xiàn)場(chǎng)約束，預(yù)判動(dòng)作后果，還要把每一次執(zhí)行后的反饋沉淀下來(lái)，反過(guò)來(lái)修正模型。

這解釋了為什么具身智能看上去熱鬧，但很多進(jìn)展仍停留在單一場(chǎng)景、單一動(dòng)作上。演示可以被設(shè)計(jì)，真實(shí)世界卻不會(huì)配合腳本。

京東選擇進(jìn)入這件事，押注的正是這一點(diǎn)：AI如果只停在屏幕里，價(jià)值天花板終究有限；只有進(jìn)入倉(cāng)庫(kù)、門(mén)店、家庭和工廠(chǎng)，才可能真正變成一種新的生產(chǎn)力。而支撐這一切的，不是更漂亮的發(fā)布會(huì)演示，而是足夠多、足夠復(fù)雜、足夠貼近現(xiàn)場(chǎng)的真實(shí)數(shù)據(jù)。

從這個(gè)角度看，京東與物理AI之間確實(shí)存在某種業(yè)務(wù)耦合。

一方面，早年布局無(wú)人機(jī)、無(wú)人配送、無(wú)人倉(cāng)，讓京東積累了一定的物理AI執(zhí)行層經(jīng)驗(yàn)；另一方面，京東圍繞產(chǎn)業(yè)需求，戰(zhàn)略投資多家具身智能企業(yè)，補(bǔ)強(qiáng)感知與約束決策層能力。與此同時(shí)，京東擁有全國(guó)倉(cāng)儲(chǔ)、路網(wǎng)、訂單流轉(zhuǎn)、履約服務(wù)所產(chǎn)生的線(xiàn)下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，既能作為感知底座，也有機(jī)會(huì)依托業(yè)務(wù)運(yùn)行數(shù)據(jù)形成反饋閉環(huán)。

這些數(shù)據(jù)能否成為京東的AI資產(chǎn)，取決于它能否完成從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化。為此，京東已經(jīng)做了一系列布局。

在感知層，京東把遍布全國(guó)的線(xiàn)下場(chǎng)景變成AI的“眼睛”。

京東擁有覆蓋零售、物流、工業(yè)、健康、家政、外賣(mài)等上百個(gè)線(xiàn)下場(chǎng)景。在這些環(huán)境中，京東通過(guò)采集人機(jī)操作、空間軌跡、設(shè)備狀態(tài)與作業(yè)流程數(shù)據(jù)，為物理AI提供多模態(tài)感知信號(hào)。

在約束決策層，京東通過(guò)戰(zhàn)略投資具身智能企業(yè)，自研JoyAI大模型、工業(yè)大模型JoyIndustrial、JoyInside附身智能等模型體系，搭建物理AI的決策能力。

在執(zhí)行層，京東將布局多年的物流機(jī)器人、無(wú)人倉(cāng)、無(wú)人機(jī)、配送設(shè)備、智能家電、服務(wù)機(jī)器人等硬件終端，作為物理AI完成現(xiàn)實(shí)動(dòng)作的載體。

在自我進(jìn)化層，京東開(kāi)展大規(guī)模具身智能數(shù)據(jù)采集，將真實(shí)場(chǎng)景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)回流至模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，嘗試形成數(shù)據(jù)、模型、終端、反饋之間的持續(xù)迭代。

相比行業(yè)里比拼模型參數(shù)、堆砌算力的顯性敘事，京東的路徑更偏基礎(chǔ)設(shè)施。它的難點(diǎn)也在這里：數(shù)據(jù)采集只是第一步，真正的考驗(yàn)在于數(shù)據(jù)質(zhì)量、訓(xùn)練效率、場(chǎng)景遷移能力和商業(yè)化速度。

B

為什么偏偏是京東來(lái)講這個(gè)故事？

與其說(shuō)這是一次突然的跨界押注，不如說(shuō)是京東在重新利用上一輪互聯(lián)網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)留下的資產(chǎn)。

上一輪互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)中，留給京東的重要資產(chǎn)之一，是那支深入城市毛細(xì)血管的龐大履約隊(duì)伍，以及由此錘煉出的組織能力。

這讓京東有了從電商業(yè)務(wù)向即時(shí)零售、外賣(mài)業(yè)務(wù)橫向擴(kuò)張的基礎(chǔ)。無(wú)論做電商、外賣(mài)還是即時(shí)零售，體驗(yàn)、成本、效率都是核心能力。

但這項(xiàng)能力本身也有代價(jià)。龐大人力隊(duì)伍意味著成本壓力，只有讓人力不斷被復(fù)用，才能攤薄成本，讓組織能力釋放出新的價(jià)值。

如今，當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)從互聯(lián)網(wǎng)切換到AI，這支曾經(jīng)被視為“成本中心”的人力隊(duì)伍，有機(jī)會(huì)被重新定價(jià)。物理AI的訓(xùn)練離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和真實(shí)世界反饋，而這些工作同樣需要大量人力。

京東發(fā)動(dòng)近60萬(wàn)人參與的數(shù)據(jù)采集行動(dòng)，表面上是試圖把一線(xiàn)履約隊(duì)伍，轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)采集員、標(biāo)注員和動(dòng)作捕捉員，而更深層則是讓這些一線(xiàn)員工成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生產(chǎn)者，從物理產(chǎn)業(yè)鏈的尾端轉(zhuǎn)入數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈的前端。

不同于其他企業(yè)需要額外招募、培訓(xùn)專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)，京東的配送員、倉(cāng)庫(kù)分揀員、門(mén)店店員及外賣(mài)騎手，日常就穿梭于各類(lèi)真實(shí)場(chǎng)景。只要佩戴自研的JoyEgoCam采集終端，就能在本職工作中同步完成數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注。

這給京東帶來(lái)了一個(gè)相對(duì)特殊的起點(diǎn)：它不是從零搭建數(shù)據(jù)采集團(tuán)隊(duì)，而是把已有組織網(wǎng)絡(luò)改造成數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

有了采集數(shù)據(jù)的人，還需要使用數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。

近兩年，京東“四處出擊”，做外賣(mài)、開(kāi)七鮮小廚、布局酒旅、切入汽車(chē)后市場(chǎng)。

一方面，這是為了尋找新的增長(zhǎng)曲線(xiàn)；另一方面，當(dāng)一家企業(yè)的核心能力積累到一定程度，也會(huì)向外溢出，催生新的業(yè)務(wù)形態(tài)和商業(yè)場(chǎng)景。

這些新業(yè)務(wù)為京東帶來(lái)增量收入、擴(kuò)大用戶(hù)規(guī)模，同時(shí)也為AI訓(xùn)練提供了土壤。AI要落地物理世界，必須依附于具體、復(fù)雜、不斷變化的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。在AI視角下，每一個(gè)新場(chǎng)景都是一個(gè)新的“感知觸角”。

每一家新開(kāi)的線(xiàn)下門(mén)店，每一位上門(mén)服務(wù)的家政人員，每一輛穿梭在城市中的物流車(chē)，都可以成為感知物理世界的傳感器，源源不斷地產(chǎn)生多模態(tài)真實(shí)數(shù)據(jù)。

支撐這一切的底座，是京東的超級(jí)供應(yīng)鏈體系。

過(guò)去20余年，京東構(gòu)建的超級(jí)供應(yīng)鏈，已形成覆蓋全球的近2000個(gè)倉(cāng)庫(kù)里的1億SKU商品。

僅昆山亞一智能物流園，就具備日均分揀超450萬(wàn)件包裹的能力。其中，“狼族”機(jī)器人業(yè)務(wù)單量占比近半，日均出庫(kù)單量穩(wěn)居百萬(wàn)級(jí)，日常運(yùn)營(yíng)中持續(xù)產(chǎn)出海量人機(jī)交互和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)。

這套供應(yīng)鏈打通了從生產(chǎn)、流通到消費(fèi)的全鏈路。上游連接廠(chǎng)商，中端依托冷鏈與物流網(wǎng)絡(luò)，末端完成履約。對(duì)零售業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，這是效率系統(tǒng)；放到物理AI里，它又可以被理解為一套持續(xù)產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

根據(jù)京東披露，通過(guò)全鏈路數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，原始數(shù)據(jù)可被精煉為用于AI訓(xùn)練的素材，數(shù)據(jù)有效率高達(dá)95%，成本降低60%。

這些數(shù)字說(shuō)明，京東已經(jīng)開(kāi)始把供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)工程化，但它們距離真正轉(zhuǎn)化為物理AI競(jìng)爭(zhēng)力，還隔著模型訓(xùn)練、產(chǎn)品落地和客戶(hù)付費(fèi)幾道關(guān)。

C

數(shù)據(jù)采集聽(tīng)起來(lái)不如大模型和C端應(yīng)用有想象空間，卻正在成為AI產(chǎn)業(yè)里被重新定價(jià)的環(huán)節(jié)。

一個(gè)直接的參照是Scale AI。

它并不直接訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，也不面向普通用戶(hù)做應(yīng)用，卻憑借數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)入OpenAI等大模型公司的供應(yīng)鏈，估值一度升至290億美元。

Figure AI、1X Technologies、Covariant等具身智能公司能夠獲得高額融資，也與它們掌握的機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)和真實(shí)場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)有關(guān)。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)也出現(xiàn)了類(lèi)似趨勢(shì)。

隨著具身智能的發(fā)展，光輪智能、靈初智能等布局?jǐn)?shù)據(jù)業(yè)務(wù)的企業(yè)開(kāi)始受到關(guān)注。資本看重的不是“標(biāo)注”這個(gè)動(dòng)作本身，而是這些公司能否持續(xù)拿到高質(zhì)量、可訓(xùn)練、能反映真實(shí)世界復(fù)雜性的樣本。

從這個(gè)角度看，京東切入“水源地”，本質(zhì)上是在爭(zhēng)奪物理AI落地前最基礎(chǔ)、也最稀缺的數(shù)據(jù)供給位置。

誰(shuí)能穩(wěn)定提供場(chǎng)景化、專(zhuān)業(yè)化數(shù)據(jù)，誰(shuí)就可能在物理AI落地過(guò)程中獲得新的議價(jià)位置。

話(huà)又說(shuō)回來(lái)，問(wèn)題也要辨證地去看。

目前，行業(yè)內(nèi)主流盈利方式大致可以分為硬件銷(xiāo)售、平臺(tái)訂閱和數(shù)據(jù)分析服務(wù)三種。這與傳統(tǒng)“賣(mài)水人”面臨的天花板有關(guān)：它們的數(shù)據(jù)多來(lái)自眾包或客戶(hù)提供，來(lái)源偏二手，場(chǎng)景也相對(duì)碎片化，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)源頭的控制力。

當(dāng)AI競(jìng)賽進(jìn)入“物理智能”深水區(qū)，實(shí)驗(yàn)室合成數(shù)據(jù)或簡(jiǎn)單標(biāo)注圖片已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。行業(yè)真正需要的，是能反映真實(shí)世界復(fù)雜性與不確定性的“活數(shù)據(jù)”。

京東的機(jī)會(huì)正在這里。它擁有真實(shí)場(chǎng)景、全鏈路數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和供應(yīng)鏈資源，理論上既能低成本規(guī)模化采集高質(zhì)量數(shù)據(jù)，也能在真實(shí)業(yè)務(wù)中完成閉環(huán)迭代。

不過(guò)，機(jī)會(huì)和結(jié)果之間還有距離。數(shù)據(jù)能不能標(biāo)準(zhǔn)化、能不能對(duì)外交易、能不能跨行業(yè)復(fù)用，都會(huì)決定這門(mén)生意的天花板。

也正因如此，京東的商業(yè)前景不能只理解為“賣(mài)數(shù)據(jù)”。隨著JoyInside附身智能進(jìn)入更多智能家電，工業(yè)大模型JoyIndustrial服務(wù)超萬(wàn)家大型企業(yè)，京東有可能持續(xù)從家庭和工業(yè)兩類(lèi)物理場(chǎng)景中沉淀原生數(shù)據(jù)。

這意味著，京東未來(lái)可能不僅向外輸出標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，也可能提供一整套基于真實(shí)物理場(chǎng)景的AI解決方案：從倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人的路徑規(guī)劃，到家庭服務(wù)機(jī)器人的交互，再到工業(yè)采購(gòu)的智能決策。

更大的變量在于，京東能否圍繞具身智能超級(jí)供應(yīng)鏈，建立數(shù)據(jù)交易、機(jī)器人售后、零售場(chǎng)景落地等生態(tài)業(yè)務(wù)。如果這些能力跑通，京東才有可能從數(shù)據(jù)采集方，進(jìn)一步變成物理AI基礎(chǔ)設(shè)施提供方，真正成為全球最大的物理世界運(yùn)營(yíng)公司。

未來(lái)，京東甚至可能把數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、存儲(chǔ)、交易等能力單獨(dú)拆分出來(lái)，成為AI時(shí)代的“礦業(yè)公司”。但在此之前，它仍需要證明：這套來(lái)自零售和供應(yīng)鏈的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)，究竟能在多大程度上轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的AI生產(chǎn)力。

淘金熱里，賣(mài)鏟子的人往往不直接參與淘金，卻可能掌握更穩(wěn)定的現(xiàn)金流。放到物理AI這輪競(jìng)爭(zhēng)中，京東正在嘗試扮演的，正是這樣一個(gè)更靠近基礎(chǔ)設(shè)施的位置。