京东 AI 的下一站：真实世界。
作者｜周永亮
编辑｜郑玄
去年，AI 行业最热闹的是模型榜单、推理能力和多模态生成。所有人都在问：这个模型有多强？
但到了 2026 年，问题变了。人们开始追问：它到底能干什么？
这个问题，在今年的 JDD 大会上，给出了自己的答案。
京东把这届大会的主题定为「JoyAI · 跃迁物理世界」。它想传达的是，AI 的下一站不只是能说会道、更聪明，而是要进入仓库、货架、家庭、配送路线和售后服务，去完成真实任务。
有意思的是，这次站上舞台的，除了京东高管，还有一批 95 后业务负责人和产品经理。他们讲的不是概念里的未来，而是京东 App 的 AI 化改造、物流具身智能机器人、家庭 AI 入口。这背后京东正在推进一项更大的战略——建设全球最大物理世界运营中心。AI 正在走出屏幕，而年轻人正在成为这场迁移的主力。
01
95 后冲进 AI 最难落地的地方
陈屿有一段时间，每天都在问自己同一个问题：我们是不是做错了？
那是 2025 年底、2026 年初，整个电商行业都在往「智能体电商」这个方向猛冲。用户输入一句话，AI 理解需求、推荐商品、辅助下单。这个想象很迷人，也足够「未来感」。
陈屿和他的团队也投身这场探索，推出了「京东 AI 购」独立 APP，去打磨这套纯对话式的原生购物体验。经过完整试点之后，团队看到了边界：对话模式擅长处理复杂的选品咨询，但并不适配全部购物场景。
即便是在 AI 对话窗口内，用户聊完需求，最后依旧会追问，「这个能不能再便宜一点？今天有没有优惠？」陈屿说，这些问题，其实在京东原来的首页里，早就解决了。
还有耐心问题。纯对话式购物，你得打字，系统理解，给你推荐，你说不对，再调整、推荐。这个来回消耗的不只是 token，还有用户的时间和信任。买个东西，不是在谈判，人是会烦的。
图片来源：京东
于是陈屿面临了一个真正的岔路口。
一边是行业里最热的方向，所有人都在冲，不跟上显得落伍；另一边是回到用户本身，找寻真正更好的体验。
他们选了后者。他们不是抛弃 AI 助手，而是把 AI「长进」京东原有的购物流程里。搜索里加意图增强，推荐里融入时间‑场景‑用户多维度信息，购物车顶部悄悄加一个「场景提示词」入口。买了钢琴，系统轻声提醒你：节拍器要不要一起？买了投影仪，那些你根本不知道怎么选的参数（激光、原色、幕布），系统帮你变成可以直接点选的选项。
陈屿打了个比方：「就像超市里的导购。你买东西，旁边有人轻声说，你买这个，旁边那个货架上有个配件，用起来会更好。」
这条路，比做一个独立 AI 助手要难得多。你要在一个已经成熟运转的超级 APP 里，在不打扰用户原有习惯的前提下，把新的东西悄悄嵌进去。就像在一栋住满了人的楼里重新装修，不能断水断电，还要让住户觉得越住越舒服。
如果说陈屿的战场是屏幕，林澈的战场就是真实世界的仓库。他是京东物流仓储具身算法开发负责人。
2026 年初，科技圈每天都在被炫酷的机器人 Demo 刷屏。今天是打拳击比赛的人形机器人，明天是能叠衣服的灵巧手……
图片来源：京东
但林澈已经在想另一个问题了：这些机器人，进了真实的仓库，面对满地的杂物遮挡、人员走动，它还能用吗？能给用户带来什么更好的体验吗？
他更关心的不是 Demo 好不好看，而是每小时能拣多少件、准确率是否足够、能覆盖多少 SKU、能否稳定运行，以及能不能和一线员工安全协同。
他的日常不是坐在工位前调参，而是跟着机器人，在真实的仓库里一待就是一整天。
京东的仓库里有十几万种 SKU。同一个储位，上午和下午的摆放可能完全不同。前一件商品被拣走，后面商品的遮挡关系就变了。机器人停靠位置稍有偏差，它看到的画面和能操作的空间就不一样了。
「这些东西，你在实验室里是看不出来的。」
所以他的团队，把仓库当成了实验室。研发人员长期驻扎现场，跟一线操作工人聊：哪些货最难拿？什么时候最忙？出了异常怎么处理？然后把这些经验，一条一条喂给模型。
图片来源：京东
他们自研了一套架构——世界意图模型（World Intent Model）。
逻辑来自一个很朴素的观察：人在抓一个杯子之前，不需要预测每 0.3 秒之后的画面，只需要知道「我要抓这个杯子」这个意图。有了意图，动作自然就跟上了。
传统的世界模型，每次推理都要生成未来的视频帧，速度慢，不实时。他们的方案是：用大模型生成意图，再把意图交给「动作专家」以高频率执行。中间加一个控制器，一旦出现意外——比如杯子没抓到——就重新触发大模型，生成新的意图。
「既能处理长程任务，又能应对实时的突发变化。」林澈说。这套架构，在「仓狼」机器人上取得非常优秀的效果，抓取准确率 99.9%，商品覆盖率超过 85%，每小时拣货效率达到 80 件。这些数字，意味着它不是 demo，是真的可以进仓库、算得过经济账的产品。
02
京东真正的底牌，不在模型榜单上
相比陈屿和林澈，许欣的经历是另一种京东特色。2019 年，许欣以管培生身份加入京东，在五六年间从 0 到 1 成长为产品负责人。
在最开始半年的轮岗结束后，许欣选择了自己最感兴趣的普惠金融相关产品方向。她觉得，这件事能解决真实的社会问题。在这个项目里，她从一个写需求文档的产品新人，成长为能独立主导战略级项目的产品经理。
京东对待人才有一个有趣的传统，叫「七上八下」。当你的能力具备 70%的时候，就把你推去做需要 120%能力的事。许欣说，这是她职业生涯里最重要的训练。「你永远不会在完全准备好的时候被推出去。但正因为如此，你才真的成长了。」
图片来源：京东
之后，许欣转向 C 端 AI 原生 APP，负责用户增长相关工作。那是一套目标清晰的线上产品环境：明确用户从哪里来，如何提升流量，如何完成转化，团队内部语境高度统一。
而接手 JoyInside 之后，她踏入了一个完全不一样的复杂场域。不再局限于纯软件产品的逻辑，工作需要直面硬件工程、供应链、采销、外部品牌方等多方角色。
她描述接手后这段经历是「快速学习」。第一次开硬件供应链的会，会议室里坐着硬件工程师、采销、算法团队，大家开口就是 BOM 成本、声学结构、推理延迟。这些东西，她以前从来没碰过。
但这只是复杂度的开始。做 JoyInside，你面对的是还有整个上下游的协调与合作。你不能只盯着屏幕上的数据，你还要搞清楚一颗芯片怎么装进一个玩具狗里，一个点读笔的声学结构会不会影响 AI 的响应体验，一个品牌商愿不愿意跟你合作，能不能最快在 30 天内把一个传统硬件改造成 AI 产品……这是一个完全不同维度的战场。
如今，JoyInside 已经跑通了样板。小鸡球球 AI 点读笔累计用户突破 10 万，凯米斯 AI 机器狗也实现了近 10 万台的销量突破，跑出了智能硬件爆品节奏。在 JDD 大会现场，JoyInside 还搭了一个 AI Home 样板间，客厅、卧室、厨房、浴室，全品类覆盖，把「AI 进入家庭场景」这件事，从概念变成了可以走进去参观的真实空间。
但许欣清楚，这只是起点。她真正要解决的问题，不是打造一两个爆品，而是从单点爆品，到全品类的批量复制能力。
三个人的故事讲完了。
但如果只把他们看成三个努力的年轻人，你会错过一件更重要的事。
他们能做成这些事，不只是因为他们足够聪明，足够拼。更关键的是，他们背后站着一个足够真实、足够复杂的物理世界。而这个世界，是京东用二十多年一点一点搭出来的。
很多公司爱讲「给年轻人机会」。但在物理 AI 这件事上，光有机会远远不够。
物理 AI 必须进入仓库、供应链、门店、家庭。你得真的泡在这些复杂现场里，在真实的业务压力下把问题跑通，才能知道模型到底能解决什么，不能解决什么。这种训练，你在 PPT 里得不到，在实验室里也得不到。
陈屿推动京东 App AI 化，是因为背后有足够厚的零售数据、商品知识、采销经验和履约服务能力，能支撑 AI 真正嵌入购物链路。林澈做仓储机器人，是因为京东物流本身就有足够复杂、高频、刚性的生产现场，可以让机器人一边干活一边进化。许欣所在的 JoyInside，也依托京东的硬件渠道、品牌合作、家庭消费场景和服务供应链，才有机会把 AI 真正推进真实家庭。
没有这套基础设施，这三个人的故事，可能都只是一个好看的 demo。
今年 JDD 上，京东把这套东西概括成一个词：超级 AI 供应链。云提供算力，数据推动 AI 进化，模型提供大脑，终端进入物理世界，场景负责验证能力，供应链完成规模化。
图片来源：京东
尤其在机器人产业上，京东进一步提出「六个全球第一」，最大的具身智能数据采集中心、最大的机器人产业基地、最大的机器人零部件供应网络、最大机器人维修服务网络、最大规模的物流具身机器人应用军团、最大的机器人零售渠道。
这些加在一起，便是京东的「物理 AI 加速计划」，赋能机器人训练、研发、制造、销售、应用和服务的全链路、全周期。
换句话说，京东看到的物理 AI 产业化，不是做一个爆款机器人，而是把整条链路全部串起来。
03
当AI走出屏幕，人不能被留在原地
三位 95 后负责人的故事，只是京东人才版图里的一个切面。
京东真正在做的，是针对不同的人，找到他们能发挥最大价值的位置，再把他们送进真实的场景里去。
这套逻辑，从初中生就开始了。
今年 8 月 26 日，京东与中国人民大学附属中学联合启动了首届 JDXplorers——未来青少年 AI 探索者计划。面向 12 到 18 岁的在读初高中生，征集 AI 创意作品。
这个计划有两个主题，都很有意思。
一个叫「AI 原点」，强调的是观察身边真实世界，用 AI 解决今天的问题。比如，让不熟悉手机的老人通过语音或拍照完成购物；让 AI 在暴雨前提醒家庭提前准备必需品；让 AI 更好地辅助健康管理。都是很小的事，却都是真实的事。
另一个叫「AI 奇点」，鼓励青少年跳出当下，想象未来。比如，机器人进入家庭后，不只是扫地，还能陪伴老人和孩子、协助设计房间；视障人士逛街购物时，AI 通过语音和触感描绘商品、指引货架；无人车根据用户时间自动规划快递送达。
放在京东的整体布局里看，JDXplorers 更像是一个很早的入口：让年轻人在还没进入职场之前，就开始用真实问题校准自己对 AI 的理解。
再往后，京东有面向校招生的「五年成长计划」，让年轻人到重点业务里挑大梁；也有「顶尖青年技术天才计划」，面向全球招募技术人才，给他们资源和空间。
这是一条从青少年到职场新人再到技术精英的完整路径。
但京东视野里的「人才」，不只是这些站在技术前沿的年轻人。
刘强东曾公开说过一句话，大意是将来都是机器人送货了，根本不需要快递员，但他不希望我们 70 万兄弟没有饭吃、没有工作。
图片来源：京东
这句话背后，是京东内部正在推进的「涅槃计划」：把京东已有的 70 万快递员等蓝领工人送到学校做技术培训，为此在全国签了 120 所学校。
逻辑很直接，机器人送货之后，可能也会出故障，故障了还得人去修。与其让这 70 万人被技术淘汰，不如让他们成为历史潮流的一部分。
这是京东要回答一道真实的命题：技术在变，岗位在变，但人不能被落下。
京东想建立的不是一个只服务于精英工程师的人才漏斗，而是一套覆盖不同人、不同起点、不同场景的系统。从还在上初中的青少年，到刚入职的校招生，到已经在仓库里跟机器人并肩工作的快递员。
物理 AI 的未来，不仅写在仓库里、货架上、家庭的客厅里，也写在京东 90 万员工里。最终让这一切成立的，从来不只是算法，而是一个个真实的人。
*头图来源：AI 生成
本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO
注：文中陈屿、林澈、许欣均为化名。
极客一问
你怎么看京东在物理 AI 时代的角色？
