曹鹏在会上表示，物理 AI 正迈向规模化落地，竞争焦点已转向算力、数据和场景，正从模型和本体的单点竞争走向体系化竞争。对于京东如何做 AI，他的回答是：京东的 AI 不是在论文里，而是在生产线上、在仓库里、在配送站，在整条供应链的全流程中一单一单磨出来的。

六个方向，六项”全球第一”

按照公布的内容，”物理 AI 加速计划”聚焦具身机器人的六大方向——数据、机器、制造、销售、物流、服务，目标是建立全球领先的规模化能力，在具身智能领域拿下六项”全球第一”。

数据方面，京东目标打造”全球最大的具身数据训练中心”，计划两年内累计采集超过千万小时的人类真实场景数据，并融合海量网络数据、仿真数据与真实机器人数据，构建”理解—生成—行动”一体化的具身智能技术模型。

基地建设方面，京东目标打造”全球最大的机器人产业基地”，未来五年在全国布局 80 个基地，构建覆盖展示、交付、维修、保养、研发、设计、组装、数据采集、生产制造及迭代升级的机器人全生命周期服务平台。

从零部件到售后，全链条量化目标

制造层面，京东目标成为”全球最大的机器人核心零部件供应商”。未来三年通过标准化与规模化应用实现聚品聚类和成本优化，投资核心部件、自建工厂，并助力 100 家整机厂商实现全品类降本，推动 100 家零部件供应商业绩倍增。

销售方面，依托渠道优势，京东目标打造”全球最大的机器人零售渠道”。到 2028 年将投入超过 100 亿元资源，助力 100 个品牌实现独立销售额突破 10 亿元，推动机器人走进百万个终端场景。

物流领域，京东目标打造”全球最大规模的具身机器人应用集群”。目前其已在供应链领域落地应用场景最广、规模最大、品类最全的联合开发集群，覆盖仓储、分拣、运输、配送全链条；未来五年计划采购超过 300 万台机器人、100 万台无人车和 10 万架无人机，推动物流全流程自动化升级。

服务方面，京东目标打造”全球最大的具身机器人服务平台”。未来五年将建立覆盖 100 多个国家的售后与服务网络，创造超过 10 万个机器人售后服务工程师岗位。

算力与模型同步推进

支撑这套计划的是算力与模型两块底座。算力方面，京东云已与摩尔线程等合作伙伴打造国产万卡集群，并规划进一步建设十万卡集群，作为自主可控的超大规模算力底座。

数据层面，京东云正在推进 1000 万小时人类真实场景视频采集计划，建设覆盖”采、存、标、训、评、仿、测”全流程的具身数据基础设施，首批开源数据集 EgoLive 已对外开放。

模型方面，京东已形成覆盖多模态模型、世界模型和具身模型的 JoyAI 基础模型矩阵，并在 JDD 上发布实时可交互的世界模型 JoyAI-Echo WM。据披露，该模型在面向交互式世界模型的公开评测 WBench Navigation 中取得 81.6 分，排名第一。

按照京东的表述，随着上述目标逐步落地，其希望推动 AI 从千行百业走向千家万户，建设全球最大的物理世界协同体系，最终成为全球领先的物理世界运营中心。对具身智能行业来说，把供应链场景同时当作训练场和落地场，是一条与纯技术路线差异明显的路径。