01、AI的兩張面孔

今年618，消費者的手機里正在同時發生兩件事。一件很容易看到——直播間里，長著精致面孔的數字人主播，用恰到好處的語氣介紹著某款商品，聲音里聽不出疲憊，語速永遠穩定。

目前，數字人主播已經成了中國電商直播間的標配。行業數據顯示，2026年，AI數字人在電商直播領域的滲透率超過60%，夜時段更是飆升至80%。

直播間之外，另一個更安靜的角色——AI導購，同樣在完成從搜索、比價到下單的每一個步驟。你只需要用日常語言說出需求，比如“幫我找一條適合夏天穿的碎花連衣裙”，AI就能自動篩選出符合款式的商品、按價格排序、對比各家的用戶評價，然后把最合適的幾個選項直接呈現在你面前。

這些是消費者慣常看到的AI的一面。但在手機屏幕之外，還有一個更隱形、試圖有更多溫度的AI。

它可能藏在家的某個角落里：一張床墊，當你深夜翻來覆去睡不著、隨口說了一句“好累”的時候，它不會回一句“親，建議您早點休息”，而是默默開始工作——氣囊輕柔起伏調整支撐點，燈光調暗，白噪音從音箱里緩緩流出。整個過程，你沒有按過一個鍵，甚至沒有明確下達“幫我助眠”的指令。它只是聽見了你的聲音，然后就做了調整。

它也可能藏在獨居老人家里的輪椅中。輪椅記住了老人的名字和用藥時間，到點了會主動提醒：“該吃降壓藥了。”老人不小心出了設定的安全范圍，子女的手機立刻收到提醒。它不只是在回答問題，而是在替你守護一個你無法時刻在場陪伴的人。

當然，更多的“它”則是安靜地待在看不到的角落——一輛正在高速公路上行駛的冷藏車里、一座智能倉庫的鋼鐵骨架之間，或者是一家工廠的生產線上，甚至是一個實時全網智能調度的倉網算法之中。

AI的這兩張面孔，分別對應著數字世界的效率與物理世界的厚度——前者追求“更快”，目標是縮短信息從產生到消費的鏈路；后者則是追求“更穩”，讓物理世界的每一次交互都增加些溫度和確定性。

這個618，開始呈現出一道分野：線上數字場景仍然是戰場之一，但京東對AI的落地有著截然不同的標尺——每一次AI介入，必須提供確定性，推薦的商品不能誤導，生成的訂單必須及時出貨，規劃的配送必須精確，否則，京東要承擔更昂貴的成本。

與此同時，京東又開辟了一個新的戰場，讓AI扎進更深的物理世界，讓機械臂學會識別軟硬包裹，讓床墊、臺燈、輪椅這些日常物件長出“大腦”。

02、當AI走進物理世界

為什么要讓AI走出屏幕、走進物理世界？在京東集團技術委員會主席、京東云總裁曹鵬看來，無論是當初的互聯網技術，還是如今的AI技術，零售行業的底層邏輯始終是以“體驗、成本、效率”為核心，滿足用戶對“產品、價格、服務”的追求。

的確，人們總感慨大模型帶來的巨大體驗變革。手指輕點幾下，就可以跟ChatGPT聊哲學，讓AI幫你寫周報、做PPT，甚至用AI生成一段以假亂真的視頻。

但在現實的物理世界，改變相對緩慢。一方面，AI進入物理世界的抓手——具身智能離大規模應用還需時日，數據、成本、安全性都是巨大挑戰；另一方面，用AI改造物理世界，意味著重構生產、運作模式，牽扯大量人員培訓、資產替換、利益調整，阻力更大。

需求又是真實存在的。尤其在家庭場景里，老人需要陪伴，不能出錯；孩子需要輔導，不能誤導。所謂智能家電需要理解需求而不是制造麻煩。怎么辦？目前最好的解法是，AI基礎模型的訓練需依托物理世界的真實數據開展，一個基于物理世界運行定律的AI大腦，來感知、決策、執行；在此過程中，再探索重構生產的可能性。

這也是京東JoyInside項目的背景。

兩年前，京東技術團隊啟動“變色龍項目”，開始探索AI與機器人的結合。項目的誕生，就源自“超越單純算法、讓AI與物理世界深度融合”的構想。所謂“變色龍”，指的是讓AI形態靈活多變、無痕融入萬物。緊接著2025年4月，通過與玩具、機器人品牌合作，京東初步驗證了“附身智能JoyInside”的技術可行性，并跑通了從聯合研發、硬件適配到渠道銷售的完整商業化鏈路。同年年底，合作拓展至空調、電視、衛浴等更多家電家居品類。

“用戶真的需要嗎？”“會不會增加售后？”“成本要加多少？”合作初期，這是品牌最常問的三個問題。背后，是對用戶體驗、投入回報的不確定。

為了給品牌信心，京東采銷通常帶著確定性上門：用真實的用戶評論、用數據回答“是否需要”；用技術和方案打消“售后和成本”顧慮——JoyInside這套軟硬件一體化解決方案免費開放，品牌只需要承擔微量的硬件成本；最后，用包銷的承諾給品牌兜底，做了不怕賣不出去。

雙方一來一回的溝通磨合中，一件件“有AI大腦”的產品先后落地。能聽懂孩子天馬行空想法、自動生成圖片并一鍵打印的AI魔法打印機；能實時感知心率、呼吸率、睡姿，動態調節支撐力，監測到打鼾或呼吸暫停時自動調整床背角度的AI智能床墊；能聽懂人話、自主調溫的AI空調......

第一批AI空調開售當天，4個小時賣出了2000臺，當天登頂行業TOP 1。品牌方先前的不確定徹底被打消，轉頭繼續研發第二代、第三代產品。更多的品牌方聞聲而來，截至目前，JoyInside的合作品牌已經將近200個。

數據只是一個側面。更重要的，是這批AI產品給真實生活帶來的溫度。

京東京造團隊記得很清楚，一位用戶買了一款專門針對老年人開發的“嘮嘮鸚”，客服訪談中，他說了這樣一段話：“我爸爸有老年癡呆，自從有了這只‘小鸚鵡’，他心情好了很多。它會主動說‘你慢慢說，我陪著你’，這給了老人很大的安慰。”

“這個案例證明了JoyInside的價值。我們追求的不僅是‘能干活’的效率工具，更是‘有溫度’的家庭成員。”對于京東來說，這些真實的情感連接，才是AI走進物理世界最動人的地方。

03、“低調但扎實”的長期生意

“今年以來，全球AI產業繼續澎湃向前，開始‘從摘低垂的果實，到鑿堅硬的巖石’。”在今年的618啟動前，曹鵬對于AI產業有這樣一個判斷。

“低垂的果實”，對應AI在純信息領域的輕量化應用；“堅硬的巖石”，則代表AI向物理世界縱深滲透。只有當行業從狂熱的技術比拼，轉向務實的商業落地，AI的真實價值才能由此逐步釋放。

背后的邏輯不難理解：上游芯片、算力、大模型的比拼，本質是資本驅動快速建立技術壁壘，而這一壁壘在技術迭代面前似乎又不是堅不可摧的；只有深度融入實體產業、日常生活，由此構筑的行業確定性和用戶信任感，才是企業難以逾越的核心護城河。

毫無疑問，京東選擇的是曹鵬所說的“鑿堅硬的巖石”這條路。

體現在京東物流的倉庫里，是字面意義上的“硬”。

想象一下這樣的場景：一臺機械臂每天面對的不是整齊劃一的紙箱，而是3000萬件形狀各異的包裹——鼓包的、凹陷的、軟塌塌的、纏滿膠帶的。它們沒有標準尺寸，沒有固定重心，連表面材質都千差萬別。在工業自動化領域，這叫“非標品處理”，全球物流行業公認的“世界級難題”。

標準化紙箱的處理，在20年前就實現了自動化。但真實的商品世界，遠比流水線上的紙箱復雜。一臺筆記本電腦和一件T恤的包裝方式完全不同，一個軟塌塌的快遞袋和一個硬邦邦的鞋盒，機械手需要用完全不同的力度和方式去抓取。用力輕了抓不住，用力重了抓壞了。而將這些不規則的包裹整齊碼好，更是“難上加難”。這就是為什么此前很長一段時間，物流倉庫里大量分揀碼垛工作依然靠人工——人的手能感知，人的大腦能判斷，機器不行。

“異狼”的出現，改變了這件事。

“異狼”被稱為“工業級靈巧手”，其突破在于“長出了”感知力和判斷力。深度融合視覺、力覺、觸覺，它不僅有“眼睛”能看見包裹形狀位置，還有近似“皮膚”的觸感，能判斷包裹的軟硬和平整度，自動改變“手型”抓取包裹——平整的用吸，不平整的用夾，異形的吸夾一體。拿到包裹后，它會在大模型的“大腦”中模擬上萬次碼放，再選擇最優方案，用各種方式將大小輕重規則不一的包裹，整齊擺好。說白了，就是讓機械臂在云端“游戲”里先練十萬遍手感，再到現實世界里干活。

這就是具身智能在工業場景的真正含義——讓機器像人一樣感知和操作物理世界。“異狼”每一次從識別到吸附、抓取、碼放的全套動作，15秒就能完成。如今，京東物流的狼族機器人團隊，正遍布倉儲、分揀、運配等全鏈路環節，成為一群長在物流供應鏈上高效協作的“狼群”。

如果說“異狼”是那雙“手”，那“超腦”大模型就是那個“大腦”。

在每次大促甚至每一天，“超腦”都要做一件聽起來簡單但做起來極難的事：預測未來。哪個地區、什么商品、會爆多少單？

日均上千萬真實訂單，連續二十四小時運轉，三百六十五天在倉庫里和道路上穩定運行——這就是京東物流每天面對的現實。全國三千六百個倉庫，每個倉的庫存不一樣，每個地區的消費習慣不一樣，季節在變，天氣在變，路況在變。要在這樣一個極度動態的系統里做到不斷貨、不壓貨、不繞路，靠人工調度幾乎不可能。

這不是一個“猜”的過程，而是一個“算”的過程。京東物流運營AI算法部負責人打了個比方：“我們要在訂單還沒來的時候，就把子彈送到前線。”

大促前，“超腦”驅動新上線的“AI地圖庫存診斷助手”，把歷史銷售數據、市場趨勢、季節性波動全揉在一起算。哪個地區什么商品會爆單，大概爆多少，算得明明白白。然后自動觸發調倉決策，把貨提前搬到離消費者最近的倉庫。這不是猜，是算。當監測到某區域庫存不足或過剩，它會根據不同商品自動生成調撥建議，推送執行。缺貨風險和庫存積壓，同時被壓到最低。

貨備好了，包裹上路。“超腦”又切換成一張覆蓋全國的“神經元網絡”。它感知每一個包裹的位置和流動方向，秒級評估時效要求、最優路線，同時調取沿途場地產能、車輛資源、天氣、路況——哪堵車了，哪施工了，哪忙不忙，全在它的大腦里閃電交匯。千萬級別變量的路由優化，壓縮到兩小時以內。幾百萬個包裹同時在路上，每一個都能拿到當前最快最穩的路線。

“超腦”在云端運籌帷幄，狼族在倉庫里各司其職。云端智能與終端執行的閉環，在每天上千萬包裹的流轉中反復磨合。當行業還在討論AI能做什么的時候，京東物流的倉庫里，包裹已經被看不見的神經網絡和看得見的鋼鐵手臂，穩穩地送向千家萬戶。

20多年前，互聯網技術的熱度絲毫不輸如今的AI，京東也是在那個時候毅然關掉線下門店，轉型電商，但是，京東并沒有放棄自營模式，沒有放棄對產品、價格和服務的把控，京東知道，互聯網技術可以帶來更高的效率、更低的成本，但是不會扭轉用戶對“又好又便宜”的追求。如今，當AI技術掀起新一輪的技術熱潮時，京東仍舊相信，無論技術如何演變，無論是AI智能體協助用戶完成購買動作，還是用戶自己完成，其實零售行業的底層邏輯并不會改變——始終還是以“體驗”“成本效率”為核心，滿足用戶對產品、價格、服務的不斷追求。

這背后，是京東從“連接信息”到“連接供應鏈”，再到“連接物理世界”能力與壁壘的自然升級。

在物理世界，涉及的并非算法問題，而是生態協同、真實感知問題。區別在于，前者是一個“單點突破”命題，算力堆上去、數據喂進去，性能就會提升；后者不僅需要“第一視角數據”，以便完整復刻人類面對物理世界的感知、判斷與操作邏輯，還因為涉及協同問題，需要打通不同產業上下游鏈路。

這些剛好對應京東的優勢。過去20多年，京東在零售、物流、健康、工業、外賣等領域積累了海量真實業務場景、數據，這些為京東AI研發應用提供了“賽博燃料”。如今，京東又發起“女媧計劃”，發動京東生態內超60萬名員工，以及江蘇宿遷超10萬市民，以“第一視角”采集數據。這些數據，是讓AI理解真實物理世界的基礎。

此外，在物理世界落地AI，意味著打通不同設備、協同多方角色。它需要采銷團隊一家一家品牌去談、去陪跑，需要技術團隊一套一套接口去開發、去調試，需要運營團隊一個一個場景去驗證、去規模化。而這，恰好是京東過去20多年一直在做的事——構建一個連接品牌、商家、消費者的復雜生態系統。

2025年，京東提出了人工智能的價值公式：模型×體驗×產業厚度的平方。產業厚度指企業在特定行業或場景中長期積累的業務復雜度、數據資源、供應鏈覆蓋和運營經驗。平方則指產業厚度對AI價值的指數級放大作用。

在JoyInside的案例中，相關負責人告訴《財經天下》，“產業厚度”具體體現在京東對供應鏈的深度整合能力、對用戶痛點的真實洞察，以及全鏈路服務與履約體系上。

放眼京東布局物理世界的全局，JoyInside、物流超腦和狼族正是產業厚度賦能AI的縮影。從單品智能改造到全域實體運營，從單倉的智慧運維到全局智能調度，京東的產業厚度讓AI落地不再是簡單的技術疊加。這套軟硬協同、全鏈貫通的能力，便是其深耕物理世界賽道最堅實的護城河。

（作者 | 林木，編輯 | 吳躍，圖片來源 | 視覺中國，本內容轉載自財經天下WEEKLY）