IT之家 11 月 4 日消息，今日在 2026 年世界互联网大会乌镇峰会机器人与具身智能论坛上，京东集团技术委员会主席曹鹏发表演讲，分享了京东推动 AI 从数字世界走向物理世界的最新实践。目前，京东具身数采已覆盖 100 余个细分生产服务场景，采集超 10 万真实作业任务。 曹鹏表示，物理 AI 的竞争，不只是模型和机器人本体的单点竞争，更是体系能力的竞争。京东将坚持“自研底座 + 开放生态”，把经过真实业务验证的能力向产业开放，让 AI 转化为提升产业效率、改善生活体验的生产力。 IT之家注意到，目前，京东 AI 已应用于零售、物流、健康、工业等超过 3000 个场景。此外，京东拥有 3800 多个仓库、超过 20 万家合作线下零售药房，以及超过 1 万家京东 MALL、七鲜、养车等各类门店。丰富的业务场景，为机器人学习商品操作、仓储作业和家庭服务等任务提供了真实环境与持续反馈。 为将场景资源转化为可训练的数据，京东正在推进具身智能数据采集中心建设，计划两年内累计采集超过 1000 万小时高质量人类真实场景视频数据，以及超过 100 万小时机器人本体运行数据，相关采集将严格依法依规进行，确保合法、合规、安全、可信。当前，已覆盖 100 余个细分生产服务场景、采集超 10 万真实作业任务。 围绕数据利用，京东云自研 JoyEgoCam 等采集终端，并构建覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”的具身数据服务体系。此外，京东还推出 JoyAI-Sim 物理仿真引擎，连接人类操作数据、仿真环境和机器人评测，支持数据扩增与策略验证。在已完成的测试中，仿真评测与真实评测结果的一致性约为 90%，评测效率达到真机评测的 3.2 倍。京东自研具身操作基础模型 JoyAI-RA 的测试显示，随着人类实操视频数据规模扩大，模型真机任务得分稳步增长。 在算力方面，京东云 JoyScale AI 算力平台通过算力池化、异构调度和软硬协同优化，实现多元算力统一管理与高效调度。目前，京东云已联合国内合作伙伴打造纯国产万卡集群，并规划建设十万卡集群，为大规模模型训练和物理 AI 应用提供支撑。 在训练方面，JoyBuilder 模型开发平台为具身模型训练提供端到端服务，优化多模态数据读取与训练效率，打通训练、评测和仿真闭环，让企业将更多精力投入模型与业务创新。 在推理与模型服务方面，京东云自研推理引擎，大幅提升高并发场景下的吞吐与资源利用效率，典型任务推理成本最高降低 80%。一站式大模型服务平台 JoyMaaS 已汇聚 100 余个主流开源模型与京东自研模型，提供统一接入、企业级管理和成本治理能力，降低企业开发与应用门槛。 在应用端，京东正推动 AI 与机器人融入供应链全流程。例如，未来五年，京东物流计划采购 300 万台机器人、100 万台无人车和 10 万架无人机。智元的具身机器人已进入京东物流智狼仓，双方在真实作业中检验产品边界、提升可靠性，推动机器人从单点操作走向流程协同。
京东披露具身智能数采进展：覆盖百余细分场景、采集超 10 万真实作业任务
IT之家 11 月 4 日消息，今日在 2026 年世界互联网大会乌镇峰会机器人与具身智能论坛上，京东集团技术委员会主席曹鹏发表演讲，分享了京东推动 AI 从数字世界走向物理世界的最新实践。目前，京东具身数采已覆盖 100 余个细分生产服务场景，采集超 10 万真实作业任务。 曹鹏表示，物理 AI 的竞争，不只是模型和机器人本体的单点竞争，更是体系能力的竞争。京东将坚持“自研底座 + 开放生态”，把经过真实业务验证的能力向产业开放，让 AI 转化为提升产业效率、改善生活体验的生产力。 IT之家注意到，目前，京东 AI 已应用于零售、物流、健康、工业等超过 3000 个场景。此外，京东拥有 3800 多个仓库、超过 20 万家合作线下零售药房，以及超过 1 万家京东 MALL、七鲜、养车等各类门店。丰富的业务场景，为机器人学习商品操作、仓储作业和家庭服务等任务提供了真实环境与持续反馈。 为将场景资源转化为可训练的数据，京东正在推进具身智能数据采集中心建设，计划两年内累计采集超过 1000 万小时高质量人类真实场景视频数据，以及超过 100 万小时机器人本体运行数据，相关采集将严格依法依规进行，确保合法、合规、安全、可信。当前，已覆盖 100 余个细分生产服务场景、采集超 10 万真实作业任务。 围绕数据利用，京东云自研 JoyEgoCam 等采集终端，并构建覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”的具身数据服务体系。此外，京东还推出 JoyAI-Sim 物理仿真引擎，连接人类操作数据、仿真环境和机器人评测，支持数据扩增与策略验证。在已完成的测试中，仿真评测与真实评测结果的一致性约为 90%，评测效率达到真机评测的 3.2 倍。京东自研具身操作基础模型 JoyAI-RA 的测试显示，随着人类实操视频数据规模扩大，模型真机任务得分稳步增长。 在算力方面，京东云 JoyScale AI 算力平台通过算力池化、异构调度和软硬协同优化，实现多元算力统一管理与高效调度。目前，京东云已联合国内合作伙伴打造纯国产万卡集群，并规划建设十万卡集群，为大规模模型训练和物理 AI 应用提供支撑。 在训练方面，JoyBuilder 模型开发平台为具身模型训练提供端到端服务，优化多模态数据读取与训练效率，打通训练、评测和仿真闭环，让企业将更多精力投入模型与业务创新。 在推理与模型服务方面，京东云自研推理引擎，大幅提升高并发场景下的吞吐与资源利用效率，典型任务推理成本最高降低 80%。一站式大模型服务平台 JoyMaaS 已汇聚 100 余个主流开源模型与京东自研模型，提供统一接入、企业级管理和成本治理能力，降低企业开发与应用门槛。 在应用端，京东正推动 AI 与机器人融入供应链全流程。例如，未来五年，京东物流计划采购 300 万台机器人、100 万台无人车和 10 万架无人机。智元的具身机器人已进入京东物流智狼仓，双方在真实作业中检验产品边界、提升可靠性，推动机器人从单点操作走向流程协同。