徽声在线9月10日讯（编辑 冯轶）9月9日，在2026京东全球科技探索者大会（JDD）的舞台上，京东（09618.HK）正式揭开了“物理AI加速计划”的神秘面纱，不仅宣布了多项雄心勃勃的业务目标，更彰显了其在AI领域独树一帜的战略布局。

据京东方面透露，京东云计划在未来两年内，通过广泛采集，积累超过1000万小时的人类真实场景视频数据，为物理AI的训练提供丰富素材；同时，京东还将在未来五年内，在全国范围内布局80个RoboBase机器人产业基地，构建起庞大的机器人生产与应用网络；京东物流更是雄心勃勃，计划在五年内采购300万台机器人、100万台无人车以及10万架无人机，全面推进物流全流程的无人化进程，实现效率与成本的双重优化。

此外，京东云总裁曹鹏在会上还透露，京东云已携手摩尔线程等合作伙伴，共同打造了国产万卡集群，并正规划建设规模更为庞大的十万卡集群。这一举措将使京东云成为国内AI云领域自主可控的超大规模算力底座，为大规模模型训练和真实场景应用提供强有力的算力支撑，助力京东在AI赛道上加速前行。

京东此时选择大举进军物理AI赛道，无疑引发了市场的广泛关注与热议。

实际上，京东在AI领域的布局早已有迹可循。在今年一季度的业绩会上，京东管理层就明确表示，将借助AI、机器人等新技术，进一步提升供应链能力，优化用户体验、降低成本并提高效率。而前不久披露的2026年半年报也印证了这一点，上半年京东体系的研发投入同比增长了53%，其中AI仍是重点投入方向，展现了京东对AI技术的坚定信心与持续投入。

对于京东的物理AI策略，花旗在最新的报告中也给予了积极评价。花旗认为，京东的物理AI策略旨在利用其强大的进攻能力、数据优势和模型能力，推动供应链的深度整合与优化，为京东的未来发展注入新的动力。

值得一提的是，2026年6月，英伟达CEO黄仁勋在年度股东会上也明确指出：“物理AI将是英伟达的下一波增长浪潮。”他将物理AI定义为现实世界中的智能体AI，即机器人、汽车和工厂等都将成为能够感知、推理、规划并自主行动的实体智能体，这一观点与京东的物理AI战略不谋而合。

然而，与当前科技巨头们竞相争夺的大模型、AI Agent等生成式应用领域不同，物理AI的发展和进化更加依赖于线下场景的真实数据反馈。这要求物理AI不仅要在理论上具备强大的能力，更要在实践中不断接受真实场景的考验与磨砺。

有研究显示，机器人在标准化仿真环境内的家务操作成功率可达89.4%，但一旦落地到真实家庭场景后，任务完成率却骤降至12%。这一巨大反差背后，正是真实应用场景的复杂性在起作用，也凸显出线下真实数据对物理AI的极高价值。只有拥有足够多的真实数据，物理AI才能不断学习、进化，最终适应各种复杂场景的需求。

但据国盛证券研究，截至2026年初，全球合规可用的真实物理交互数据总量仅约50万小时，这一数字不足大语言模型训练数据的两万分之一，可见真实物理交互数据的稀缺性。

市场也普遍认为，以人形机器人为代表的物理AI领域，数据是最关键的卡脖子领域。东吴证券预计，物理AI的第一轮商业化更可能发生在流程工业、汽车、仓储物流和建筑施工等高价值、半结构化场景。这些场景对物理AI的需求迫切，且能够提供丰富的真实数据，有助于物理AI的快速迭代与优化。

在此背景下，京东凭借其深耕供应链生态的优势，业务覆盖零售、物流、仓储等线下场景，相当于拥有着一座物理世界的数据“富矿”。这为京东在物理AI领域的发展提供了得天独厚的条件，也构成了其在物理AI上的独特优势。通过充分利用这些真实数据，京东有望推动物理AI技术的快速发展与广泛应用。

据媒体此前报道，京东还计划在未来两年内动员60万一线员工，共同采集超过1000万小时的真实场景视频数据。这一举措将进一步丰富京东的物理世界数据资产库，为物理AI的训练提供更为庞大、多样的数据集，助力京东构建全球最大的物理世界数据资产库。

综合来看，物理AI作为本轮AI浪潮应用端的另一条重要技术路线，目前仍处于产业化的早期阶段。除了算力、模型等关键因素外，数据量级和质量也直接决定着物理AI技术的发展前景。当前，高质量、高保真的物理交互真实数据极度缺失，已成为制约行业发展的瓶颈之一。因此，如何获取更多、更好的真实数据，将成为未来物理AI领域竞争的关键所在。

（徽声在线 冯轶 ）