这并非单一展台的风格调整，而是整个AI行业转向的缩影：具身智能正在走出数字世界的Demo，落地到物理世界实打实的生产场景。

　　当天，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏在JDD大会上抛出京东重磅底层基建规划：京东将规划建设国产十万卡算力集群；两年内累计采集超过1000万小时真实场景数据。

　　现场还发布了全新的世界模型JoyAI-Echo WM。JoyAI基础模型矩阵由此覆盖语音、图像、、实时交互、世界模型和具身智能完整体系。京东企业AI全家桶JD JoyWork在当日下午的京东云大会上同步释出。

　　眼下，字节跳动、阿里巴巴已投入千亿元资金加码AI，巨头间的竞争仍在白热化。但物理AI赛道门槛全然不同，算力、数据、终端、服务缺一不可，是一场更重、更复杂、考验长期耐心的长跑。

　　行业预判，机器人或将在2~3年迎来“ChatGPT时刻”。问题随之而来：依托物流场景起家的京东，能否凭借这套物理AI底座，率先跑通具身智能规模化落地的闭环？

　　“AI的竞争正在发生革命性跃迁，即从数字世界的‘理解与生成’转向物理世界的‘感知与行动’。”今年JDD的开场，曹鹏如是概括AI市场的变化。

　　算力是物理AI运转的“燃料”。与数字AI不同，机器人在仓库里走错一步，后果远比大模型生成一段错误文本严重。物理AI对实时响应、低延迟、高可靠性有极高要求。

　　行业普遍分析认为，同一个千亿模型，万卡可能跑30天，十万卡理想状态下可以压缩到几天。因为大模型预训练总计算量是固定的，由参数量、训练Token总量决定。在并行效率较高的情况下，卡越多，并行处理能力越强，完成固定计算量的时间也就越短。

　　与此同时，十万卡算力底座，一定程度上能为机器人、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，这个算力集群不仅服务京东自身，还将面向全行业开放。

　　不过，算力再强，没有数据也是空转。物理AI需要的数据不是互联网上的文本和，而是人类在真实世界中“如何干活”的。拧螺丝、叠衣服、拣包裹、配药品，这些看似简单的动作，恰恰是机器人最难学会的。

　　京东给出的解决方案是，两年内累计采集超过1000万小时真实场景数据，计划发动最多60万人参与。

　　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。世界模型的价值在于，其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”，去理解物体运动规律、环境变化逻辑、任务完成路径，从而大幅降低在真实场景中试错的成本。

　　不难看出，京东这一年在AI业务上的布局重心发生了变化，逐渐向更底层的AI基础设施层进行延伸。而在外部市场，越来越多科技公司要回答的也不仅是“AI能做什么”，而是“AI规模化落地需要什么”。

　　2026年是AI的“开工之年”。从8月份2026世界机器人大会上各大公司的展台就能窥见。今年的JDD展台同样如此。

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　　去年JDD上最热的AI购物产品，今年也有新升级。京东App16.0新版在今年JDD现场官宣上线。在京东主站App，加入了AI购物助手“东东”，不再是只能理解“关键词”，而是同时可以理解“意图”和“场景”。

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

　　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”变成了“家庭AI伙伴”。京东附身智能品牌JoyInside也在做同样的事——为AI玩具、智能小夜灯、点读笔等硬件植入AI大脑，并与近200家品牌合作，预计年内接入超千万台终端设备。

　　值得一提的是，今年JDD首次单独设立的“具身智能分论坛”，与云、零售、物流等业务并列。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。

　　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舞台，而是仓库的货架、工厂的流水线。这个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，2~3年内将迎来机器人的“ChatGPT时刻”，大部分普通任务都能被解决；5年左右，机器人能完成更复杂的长程任务，在泛化场景中实现高成功率；再过5~10年，机器人将进入千家万户、千行百业。

　　从行业现状看，具身智能也的确正处于从技术验证到产业验证的关口。OpenAI重启数年前解散的机器人团队，特斯拉Optimus计划2027年量产。国内市场同样，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。行业预判，具身智能的下一阶段，不再是单点技术突破，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。

　　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类似变化，而这样的变化其实也不过发生在短短一年间。

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

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