01、AI的两张面孔
今年618，消费者的手机里正在同时发生两件事。一件很容易看到——直播间里，长着精致面孔的数字人主播，用恰到好处的语气介绍着某款商品，声音里听不出疲惫，语速永远稳定。
目前，数字人主播已经成了中国电商直播间的标配。行业数据显示，2026年，AI数字人在电商直播领域的渗透率超过60%，夜时段更是飙升至80%。
直播间之外，另一个更安静的角色——AI导购，同样在完成从搜索、比价到下单的每一个步骤。你只需要用日常语言说出需求，比如“帮我找一条适合夏天穿的碎花连衣裙”，AI就能自动筛选出符合款式的商品、按价格排序、对比各家的用户评价，然后把最合适的几个选项直接呈现在你面前。
这些是消费者惯常看到的AI的一面。但在手机屏幕之外，还有一个更隐形、试图有更多温度的AI。
它可能藏在家的某个角落里：一张床垫，当你深夜翻来覆去睡不着、随口说了一句“好累”的时候，它不会回一句“亲，建议您早点休息”，而是默默开始工作——气囊轻柔起伏调整支撑点，灯光调暗，白噪音从音箱里缓缓流出。整个过程，你没有按过一个键，甚至没有明确下达“帮我助眠”的指令。它只是听见了你的声音，然后就做了调整。
它也可能藏在独居老人家里的轮椅中。轮椅记住了老人的名字和用药时间，到点了会主动提醒：“该吃降压药了。”老人不小心出了设定的安全范围，子女的手机立刻收到提醒。它不只是在回答问题，而是在替你守护一个你无法时刻在场陪伴的人。
当然，更多的“它”则是安静地待在看不到的角落——一辆正在高速公路上行驶的冷藏车里、一座智能仓库的钢铁骨架之间，或者是一家工厂的生产线上，甚至是一个实时全网智能调度的仓网算法之中。
AI的这两张面孔，分别对应着数字世界的效率与物理世界的厚度——前者追求“更快”，目标是缩短信息从产生到消费的链路；后者则是追求“更稳”，让物理世界的每一次交互都增加些温度和确定性。
这个618，开始呈现出一道分野：线上数字场景仍然是战场之一，但京东对AI的落地有着截然不同的标尺——每一次AI介入，必须提供确定性，推荐的商品不能误导，生成的订单必须及时出货，规划的配送必须精确，否则，京东要承担更昂贵的成本。
与此同时，京东又开辟了一个新的战场，让AI扎进更深的物理世界，让机械臂学会识别软硬包裹，让床垫、台灯、轮椅这些日常物件长出“大脑”。
02、当AI走进物理世界
为什么要让AI走出屏幕、走进物理世界？在京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏看来，无论是当初的互联网技术，还是如今的AI技术，零售行业的底层逻辑始终是以“体验、成本、效率”为核心，满足用户对“产品、价格、服务”的追求。
的确，人们总感慨大模型带来的巨大体验变革。手指轻点几下，就可以跟ChatGPT聊哲学，让AI帮你写周报、做PPT，甚至用AI生成一段以假乱真的视频。
但在现实的物理世界，改变相对缓慢。一方面，AI进入物理世界的抓手——具身智能离大规模应用还需时日，数据、成本、安全性都是巨大挑战；另一方面，用AI改造物理世界，意味着重构生产、运作模式，牵扯大量人员培训、资产替换、利益调整，阻力更大。
需求又是真实存在的。尤其在家庭场景里，老人需要陪伴，不能出错；孩子需要辅导，不能误导。所谓智能家电需要理解需求而不是制造麻烦。怎么办？目前最好的解法是，AI基础模型的训练需依托物理世界的真实数据开展，一个基于物理世界运行定律的AI大脑，来感知、决策、执行；在此过程中，再探索重构生产的可能性。
这也是京东JoyInside项目的背景。
两年前，京东技术团队启动“变色龙项目”，开始探索AI与机器人的结合。项目的诞生，就源自“超越单纯算法、让AI与物理世界深度融合”的构想。所谓“变色龙”，指的是让AI形态灵活多变、无痕融入万物。紧接着2025年4月，通过与玩具、机器人品牌合作，京东初步验证了“附身智能JoyInside”的技术可行性，并跑通了从联合研发、硬件适配到渠道销售的完整商业化链路。同年年底，合作拓展至空调、电视、卫浴等更多家电家居品类。
“用户真的需要吗？”“会不会增加售后？”“成本要加多少？”合作初期，这是品牌最常问的三个问题。背后，是对用户体验、投入回报的不确定。
为了给品牌信心，京东采销通常带着确定性上门：用真实的用户评论、用数据回答“是否需要”；用技术和方案打消“售后和成本”顾虑——JoyInside这套软硬件一体化解决方案免费开放，品牌只需要承担微量的硬件成本；最后，用包销的承诺给品牌兜底，做了不怕卖不出去。
双方一来一回的沟通磨合中，一件件“有AI大脑”的产品先后落地。能听懂孩子天马行空想法、自动生成图片并一键打印的AI魔法打印机；能实时感知心率、呼吸率、睡姿，动态调节支撑力，监测到打鼾或呼吸暂停时自动调整床背角度的AI智能床垫；能听懂人话、自主调温的AI空调......
第一批AI空调开售当天，4个小时卖出了2000台，当天登顶行业TOP 1。品牌方先前的不确定彻底被打消，转头继续研发第二代、第三代产品。更多的品牌方闻声而来，截至目前，JoyInside的合作品牌已经将近200个。
数据只是一个侧面。更重要的，是这批AI产品给真实生活带来的温度。
京东京造团队记得很清楚，一位用户买了一款专门针对老年人开发的“唠唠鹦”，客服访谈中，他说了这样一段话：“我爸爸有老年痴呆，自从有了这只‘小鹦鹉’，他心情好了很多。它会主动说‘你慢慢说，我陪着你’，这给了老人很大的安慰。”
“这个案例证明了JoyInside的价值。我们追求的不仅是‘能干活’的效率工具，更是‘有温度’的家庭成员。”对于京东来说，这些真实的情感连接，才是AI走进物理世界最动人的地方。
03、“低调但扎实”的长期生意
“今年以来，全球AI产业继续澎湃向前，开始‘从摘低垂的果实，到凿坚硬的岩石’。”在今年的618启动前，曹鹏对于AI产业有这样一个判断。
“低垂的果实”，对应AI在纯信息领域的轻量化应用；“坚硬的岩石”，则代表AI向物理世界纵深渗透。只有当行业从狂热的技术比拼，转向务实的商业落地，AI的真实价值才能由此逐步释放。
背后的逻辑不难理解：上游芯片、算力、大模型的比拼，本质是资本驱动快速建立技术壁垒，而这一壁垒在技术迭代面前似乎又不是坚不可摧的；只有深度融入实体产业、日常生活，由此构筑的行业确定性和用户信任感，才是企业难以逾越的核心护城河。
毫无疑问，京东选择的是曹鹏所说的“凿坚硬的岩石”这条路。
体现在京东物流的仓库里，是字面意义上的“硬”。
想象一下这样的场景：一台机械臂每天面对的不是整齐划一的纸箱，而是3000万件形状各异的包裹——鼓包的、凹陷的、软塌塌的、缠满胶带的。它们没有标准尺寸，没有固定重心，连表面材质都千差万别。在工业自动化领域，这叫“非标品处理”，全球物流行业公认的“世界级难题”。
标准化纸箱的处理，在20年前就实现了自动化。但真实的商品世界，远比流水线上的纸箱复杂。一台笔记本电脑和一件T恤的包装方式完全不同，一个软塌塌的快递袋和一个硬邦邦的鞋盒，机械手需要用完全不同的力度和方式去抓取。用力轻了抓不住，用力重了抓坏了。而将这些不规则的包裹整齐码好，更是“难上加难”。这就是为什么此前很长一段时间，物流仓库里大量分拣码垛工作依然靠人工——人的手能感知，人的大脑能判断，机器不行。
“异狼”的出现，改变了这件事。
“异狼”被称为“工业级灵巧手”，其突破在于“长出了”感知力和判断力。深度融合视觉、力觉、触觉，它不仅有“眼睛”能看见包裹形状位置，还有近似“皮肤”的触感，能判断包裹的软硬和平整度，自动改变“手型”抓取包裹——平整的用吸，不平整的用夹，异形的吸夹一体。拿到包裹后，它会在大模型的“大脑”中模拟上万次码放，再选择最优方案，用各种方式将大小轻重规则不一的包裹，整齐摆好。说白了，就是让机械臂在云端“游戏”里先练十万遍手感，再到现实世界里干活。
这就是具身智能在工业场景的真正含义——让机器像人一样感知和操作物理世界。“异狼”每一次从识别到吸附、抓取、码放的全套动作，15秒就能完成。如今，京东物流的狼族机器人团队，正遍布仓储、分拣、运配等全链路环节，成为一群长在物流供应链上高效协作的“狼群”。
如果说“异狼”是那双“手”，那“超脑”大模型就是那个“大脑”。
在每次大促甚至每一天，“超脑”都要做一件听起来简单但做起来极难的事：预测未来。哪个地区、什么商品、会爆多少单？
日均上千万真实订单，连续二十四小时运转，三百六十五天在仓库里和道路上稳定运行——这就是京东物流每天面对的现实。全国三千六百个仓库，每个仓的库存不一样，每个地区的消费习惯不一样，季节在变，天气在变，路况在变。要在这样一个极度动态的系统里做到不断货、不压货、不绕路，靠人工调度几乎不可能。
这不是一个“猜”的过程，而是一个“算”的过程。京东物流运营AI算法部负责人打了个比方：“我们要在订单还没来的时候，就把子弹送到前线。”
大促前，“超脑”驱动新上线的“AI地图库存诊断助手”，把历史销售数据、市场趋势、季节性波动全揉在一起算。哪个地区什么商品会爆单，大概爆多少，算得明明白白。然后自动触发调仓决策，把货提前搬到离消费者最近的仓库。这不是猜，是算。当监测到某区域库存不足或过剩，它会根据不同商品自动生成调拨建议，推送执行。缺货风险和库存积压，同时被压到最低。
货备好了，包裹上路。“超脑”又切换成一张覆盖全国的“神经元网络”。它感知每一个包裹的位置和流动方向，秒级评估时效要求、最优路线，同时调取沿途场地产能、车辆资源、天气、路况——哪堵车了，哪施工了，哪忙不忙，全在它的大脑里闪电交汇。千万级别变量的路由优化，压缩到两小时以内。几百万个包裹同时在路上，每一个都能拿到当前最快最稳的路线。
“超脑”在云端运筹帷幄，狼族在仓库里各司其职。云端智能与终端执行的闭环，在每天上千万包裹的流转中反复磨合。当行业还在讨论AI能做什么的时候，京东物流的仓库里，包裹已经被看不见的神经网络和看得见的钢铁手臂，稳稳地送向千家万户。
20多年前，互联网技术的热度丝毫不输如今的AI，京东也是在那个时候毅然关掉线下门店，转型电商，但是，京东并没有放弃自营模式，没有放弃对产品、价格和服务的把控，京东知道，互联网技术可以带来更高的效率、更低的成本，但是不会扭转用户对“又好又便宜”的追求。如今，当AI技术掀起新一轮的技术热潮时，京东仍旧相信，无论技术如何演变，无论是AI智能体协助用户完成购买动作，还是用户自己完成，其实零售行业的底层逻辑并不会改变——始终还是以“体验”“成本效率”为核心，满足用户对产品、价格、服务的不断追求。
这背后，是京东从“连接信息”到“连接供应链”，再到“连接物理世界”能力与壁垒的自然升级。
在物理世界，涉及的并非算法问题，而是生态协同、真实感知问题。区别在于，前者是一个“单点突破”命题，算力堆上去、数据喂进去，性能就会提升；后者不仅需要“第一视角数据”，以便完整复刻人类面对物理世界的感知、判断与操作逻辑，还因为涉及协同问题，需要打通不同产业上下游链路。
这些刚好对应京东的优势。过去20多年，京东在零售、物流、健康、工业、外卖等领域积累了海量真实业务场景、数据，这些为京东AI研发应用提供了“赛博燃料”。如今，京东又发起“女娲计划”，发动京东生态内超60万名员工，以及江苏宿迁超10万市民，以“第一视角”采集数据。这些数据，是让AI理解真实物理世界的基础。
此外，在物理世界落地AI，意味着打通不同设备、协同多方角色。它需要采销团队一家一家品牌去谈、去陪跑，需要技术团队一套一套接口去开发、去调试，需要运营团队一个一个场景去验证、去规模化。而这，恰好是京东过去20多年一直在做的事——构建一个连接品牌、商家、消费者的复杂生态系统。
2025年，京东提出了人工智能的价值公式：模型×体验×产业厚度的平方。产业厚度指企业在特定行业或场景中长期积累的业务复杂度、数据资源、供应链覆盖和运营经验。平方则指产业厚度对AI价值的指数级放大作用。
在JoyInside的案例中，相关负责人告诉《财经天下》，“产业厚度”具体体现在京东对供应链的深度整合能力、对用户痛点的真实洞察，以及全链路服务与履约体系上。
放眼京东布局物理世界的全局，JoyInside、物流超脑和狼族正是产业厚度赋能AI的缩影。从单品智能改造到全域实体运营，从单仓的智慧运维到全局智能调度，京东的产业厚度让AI落地不再是简单的技术叠加。这套软硬协同、全链贯通的能力，便是其深耕物理世界赛道最坚实的护城河。
（作者 | 林木，编辑 | 吴跃，图片来源 | 视觉中国，本内容转载自财经天下WEEKLY）
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