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）上，京东（09618.HK）正式推出了“物理AI加速计划”，不仅公布了多项雄心勃勃的业务目标，更彰显了其在人工智能领域的独特战略布局。

据京东官方透露，京东云计划在未来两年内收集超过1000万小时的人类真实场景视频数据，这一举措旨在为物理AI的训练提供丰富多样的数据资源。同时，京东还计划在未来五年内在全国范围内建立80个RoboBase机器人产业基地，以推动机器人技术的研发与应用。在物流领域，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，以实现物流全流程的无人化操作，进一步提升物流效率和服务质量。

京东云总裁曹鹏在大会上介绍，京东云已经与摩尔线程等合作伙伴携手打造了国产万卡集群，并正在规划建设十万卡集群。这一超大规模的算力底座将为大规模模型训练和真实场景应用提供强大的算力支撑，助力京东在物理AI领域取得突破性进展。

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。物理AI作为人工智能领域的一个新兴分支，正逐渐成为科技巨头们竞相争夺的焦点。

实际上，京东在AI领域的布局早已有之。在今年一季度的业绩会上，京东管理层就明确表示，将利用过去20年积累的供应链能力，结合AI、机器人等新技术，进一步提升用户体验、降低成本并提高效率。而前不久披露的2026年半年报也显示，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。

花旗银行在最新的研究报告中对京东的物理AI策略表示了乐观态度。报告指出，京东的物理AI策略旨在利用其强大的数据收集、模型训练和应用能力，推动供应链的深度整合和优化，从而进一步提升其市场竞争力。

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表示，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、汽车和工厂等能够感知、推理、规划并自主行动的实体智能体。这一定义进一步凸显了物理AI的重要性和发展潜力。

然而，与目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。这是因为物理AI需要在实际环境中进行感知、决策和行动，而真实场景的数据对于训练和优化物理AI模型至关重要。

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%。这一巨大落差的主要原因便是真实应用场景的复杂性，也进一步凸显了线下真实数据对物理AI的价值和重要性。

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。这一数据缺口无疑为物理AI的发展带来了巨大挑战。

市场普遍认为，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资源。

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，也构成了其在该领域的独特优势。

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，采集超过1000万小时的真实场景视频数据。这一举措旨在构建全球最大的物理世界数据资产库，为物理AI的训练和优化提供源源不断的数据支持。

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，仍处于产业化的早期阶段。除了算力、模型外，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、高保真物理交互的真实数据极度缺失，已成为当前行业面临的瓶颈之一。因此，京东在物理AI领域的布局和举措无疑具有重要的战略意义和市场价值。

（徽声在线 冯轶 ）