AI 战场上的故事正在悄悄分化。
一边是国产大模型厂商还在为排行榜名次和 Token 价格厮杀得不可开交，参数规模从千亿卷到万亿，推理成本从分计价到厘计价，每隔几个月就有厂商宣布 " 全面超越 GPT-4"；另一边，一些更具产业纵深的玩家，正悄悄转向一个更少人谈论、但门槛高得多的赛道。
贝索斯最新押注的 " 物理 AI"，成为这条路线有力的外部背书。今年 4 月，他着手为一家名为 " 普罗米修斯计划 " 的初创公司注入约 100 亿美元资金，目标直指将 AI 技术应用于物理世界的生产系统，包括大型高端制造项目、人形机器人、药物设计和物理科学理论探索与发现。
而在大洋此岸，一个有意思的现象是，在各类 AI 大模型排行榜、应用热榜上鲜少现身的京东，却是中国最早将 AI 作为生产力工具，系统性嵌入零售、物流、健康、工业等全场景的产业融合型 AI 玩家。
5 月 12 日，京东集团发布 2026 年一季报，服务收入 709 亿元，同比大增 20.6%，连续四个季度保持 20% 以上高速增长；零售经营利润率升至 5.6%，经营利润创历史新高，这些数字的背后，是平台商家越来越多地使用 AI 工具，是 AI 让物流用更少的库存满足更大的市场，是制造企业面对几千万种配件的从容调配，这都是对京东实体 AI 路线的一次阶段性验证。而同比上涨 59% 的研发投入，进一步彰显了其重仓技术的决心。
相比于算力搭建，AI 从数字世界走向物理世界是一场万里征途，短期内难以直接贡献爆发式业绩，但京东坚守长期主义，专注于用 AI 改造实体经济，已为 " 物理 AI" 铺就一条可落地、可沉淀、可长期兑现的路径。一旦形成壁垒，便无人能轻易追赶。
AI 的红海与蓝海
过去两年，国产大模型赛道经历了一场从狂热到内卷的快速切换。
2023 年的 " 百模大战 " 硝烟未散，2024 年的价格战就已白热化，到 2025 年，Token 价格已经从 " 几分钱一次 " 跌到了 " 几厘钱一次 "，几乎跌无可跌。各家厂商在发布会上公布的 Benchmark（基准测试）成绩越来越漂亮，但落地到真实商业场景的转化率，却始终尴尬。
问题出在哪？
一个被反复讨论但一直没有标准答案的困境是，纯语言模型的商业化路径，难以逾越有趣和有用之间的那道坎。写文章、作画、回答问题，这些能力虽惊艳一时，但要把它们变成稳定的收入来源，各家厂商的答案却出奇单一——面向 B 端收取 API 调用费，面向 C 端收取订阅费。
这是一个天花板并不那么高的市场。随着模型差距逐渐缩小、厂商洗牌加速，赛道快速商品化后，逐渐沦为 " 武无第二 " 的零和游戏。
更深层的焦虑在于，大语言模型的同质化竞争，正在让技术护城河变得越来越浅。
一个模型今天领先了，对手三个月后用更大的参数、更低的价格就能追上，技术优势的生命周期越来越短。当模型的差异缩小到只剩下价格和渠道，这场游戏的玩法就像传统云计算那般，比拼的是规模和成本，而不再是技术本身。
正是在这个节点上，贝索斯的 " 普罗米修斯计划 " 成为引起业界重视的关键转向。
所谓 " 物理 AI"，就是摒弃虚拟交互的内卷，将 AI 技术与物理世界深度融合，用 AI 改造实体产业、创造新型生产力，让技术真正服务于研发、生产、流通、消费的全链条，让机器更懂做实事。
而京东，早在行业形成共识之前就已下场布局。京东从最初投入 AI 的时候就瞄准产业的实际问题，深耕实体 AI，逐步搭建起 "A-B-C" 战略体系：以 AI 基建（AI）为底座，以产业厚度（Business）为骨架，以用户体验（Consumer）为出口，三者相互咬合、缺一不可。
京东拥有零售、物流、健康、工业等上千个实体场景，3800 余个仓库、遍布全国的配送站、超过 20 万家合作药房，以及覆盖广泛的家政服务网络，这些扎根物理世界的产业资源，成为实体 AI 落地最肥沃的土壤。
因此，京东的 AI 从诞生之初，就与实体经济深度绑定，每一项技术研发、每一次模型迭代，都围绕实体产业的真实痛点展开，让 AI 能力嵌入产业全链路，最终服务于用户的真实体验。
这是一条更难走的路，但它的护城河也更深。一旦跑通，竞争对手很难在短时间内复制。
藏在供应链里的生产力革命
京东所有投入都围绕一个核心展开：摒弃不创造价值的算力消耗，让 AI 转化为降本增效、服务升级的真实生产力。
从零售柜台的智能导购到物流仓库的 " 超脑 "，从工厂车间的智能采购到家庭里的 AI 医生，京东 AI 已经渗透到实体经济的每一个应用场景，悄然开展着物理世界的智能化改造。
零售与制造：让 AI 成为 " 最懂你的买手 "
在消费侧，京东的 AI 能力跳出推荐商品的浅层应用，直观体现在对购物体验的全方位改造上。
京东 AI 购，是京东在 C 端布局的核心产品之一。这是一个可以深度规划购物、外卖、生活服务全场景的 AI 生活管家，既能快速响应轻量需求，满足用户 " 轻购物 " 高效决策需求，又能在用户提出复杂需求时，调度中枢拆解规划、委派专业智能体协同完成，理解用户的模糊需求、主动比价、预测补货周期，并直接完成下单，实现 " 慢购物 " 的贴心效果。
这种能力背后，依赖的是京东对零售场景长达 20 余年的深度理解，作为自营电商，京东拥有商品的全链路可溯源数据，而不只是品牌商编撰的营销文案，京东有用户十几年来沉淀下来的喜欢判断，而不是补贴和冲动促发的下单需求，自营采销最清楚什么样的 AI 工具可以在需求预测、智能补货、全域营销等方面帮助他们提高效率，这些 AI 工具和平台同样也可以真正帮助三方商家降低时间和运营成本。
在制造端，京东依托京造的供应链优势，闯入 AI 陪伴玩具赛道，创造了 JoyInside 附身智能在 " 技术 + 产业 " 的极速落地样本。
针对全年龄段陪伴需求，京造团队仅用不到一个月便推出具备高度情感交互能力的 AI 毛绒玩具。上线半年，产品即登顶京东毛绒玩具品类好评率第一。
JoyInside 为不同群体定制了专属的交互语言：儿童版活泼童真，成年人版跳跃有趣，而灵感来自遛鸟场景的 " 唠唠鹦 " 则语调温和克制，专为老年人复杂的情感需求量身设计。通过多模态交互、长期记忆与全年龄段适配，JoyInside 让产品真正成为儿童与老人的情感陪伴伙伴。
物流：从 " 人找包裹 " 到 " 包裹找人 "
如果说零售端的 AI 应用消费者已有感知，那么物流端的智能化改造，则更像一场静水流深的效率革命。
京东物流自主研发的 " 超脑大模型 2.0"，是行业首个具备自主决策能力的供应链大脑。它在数字孪生网络中自我博弈、持续进化，将遍布全国 3800 余个仓库、上亿 SKU 的库存调度，从人工经验升级为 AI 实时推演。
仓库里的每一秒等待、每一步搬运、每一个包裹的分流决策，都在实时消耗成本。系统越聪明，浪费越少，用户收货越快，京东的履约成本也越低。仅需 3 分钟，系统就能完成对亿级包裹的全链路仿真推演，动态调整最优分拣路径与配送方案。
作为超脑的 " 执行者 "，" 狼族 " 机器人军团已实现物流全链路覆盖，涵盖存储、拣选、搬运、分拣到末端配送等环节。几十种机器人协同作业，部署于全球超 10 个国家、全国超 20 个省份。
在昆山亚一智能园区——全国最大的仓拣一体物流园，每 5 个江苏消费者收到的包裹中，就有 1 个由狼族机器人完成履约。园区日均出库单量超百万，成为物理 AI 规模化落地的生动注脚。
通过 " 超脑 + 狼族 " 的协同，京东物流将人机协作效率提升超 20%，一线运力调度优化近 20%，彻底改变了传统物流依赖人工经验的粗放模式，实现了履约效率的质的飞跃。
健康：AI 医生和他的数亿次问诊
医疗健康场景中，京东的 AI 布局同样在快速落地。
京东健康依托 " 京医千询 " 大模型，已构建起覆盖 ToC（个人用户）、ToD（医生端）、ToH（医院端）、ToG（政府端）的全场景 AI 矩阵，打通了 " 问、诊、检、药、管 " 的服务闭环。
用户感知最强的产品当属 AI 医生助手 " 大为 "。上线至今，" 大为 " 已完成数亿次医患交互，好评率超 98%。它不仅能提供健康咨询、用药提醒、复诊建议，还能联动京东健康的在线问诊与送药上门服务，串起一条完整的实体服务链。
此外，京东健康将 JoyInside 附身智能植入医疗器械，推出 AI 轮椅、智能护理床等适老产品，计划一年内推动 100 万台医疗器械接入智能系统，让冰冷的器械变成 24 小时陪伴的健康伙伴，填补家庭照护的实体缺口。
工业：从 " 老师傅经验 " 到 AI 标准化
京东工业，是京东 AI 布局中 B 端纵深最广的一条线，也是大众感知较弱、但战略价值极高的一环。
工业品供应链长期面临非标、长尾、供需错配的结构性问题。一个工厂的采购员找零配件，手里拿的可能是一张沾着油污的残破图纸，或一张模糊的设备照片；同一种零配件，在不同工厂可能有几十种俗称，上游供应商的商品库极度混乱。
通过 AI 驱动，京东工业多智能体平台 " 工品查 " 将十万级商品的标准化处理时，长从 " 月级 " 压缩至 " 小时级 "，人效提升 10 倍以上；采购专家 "AI 导购 " 可使企业采购选型时长缩短 70%，错配与返工风险下降 60%，下单转化率提升 48%；AI 运维专家 " 京备云 " 帮助企业质检效率提升 30% — 50%，差旅成本降低 60%，质量问题拦截率提升 40%，质检人力成本优化 25% — 35%。
目前，工业大模型 JoyIndustrial 已服务超万家世界 500 强与央国企客户，成为工业数智供应链技术升级的核心引擎。此外，京东工业正着手将行业老专家的专业经验、决策逻辑数智化，推动隐性知识的显性化、模型化与持续迭代。这条路径指向一个更宏大的目标：用五年时间，打造一批高质量、标准化、可流通的工业供应链数据集，赋能整个工业大模型生态。
从零售、物流到健康、工业，京东 AI 默默扎根实体场景，把每一项技术都转化为解决真实问题的能力。这正是京东 AI 的核心特质：不性感、不张扬，但扎实、管用、不可替代。
" 播种期 " 以及一条更远的路
尽管 AI 投入是苦差事，难以在短期内带动业绩爆发，但京东的实体 AI 布局，已在 2026 年一季报中展现出初步的价值兑现。
一季度，京东实现营收 3157 亿元，带电品类稳固市场领先，日百品类持续双位数增长。这背后，AI 驱动的产品创新、智能补货、需求预测、全域营销正在发力——通过分析用户习惯与市场趋势，精准预判需求，优化库存调度，让供应链始终保持高效运转。
服务收入同比增长 20.6%，且已连续四个季度保持这一增速。服务收入是京东从卖商品向卖服务转型的核心指标，其增速高于整体营收，说明商业模式正发生从依赖商品差价，转向依赖平台服务能力的结构性变化。
这一转型的驱动力，正是 AI 对平台运营效率的持续改善。物流、工业供应链、健康等实体服务，均由 AI 驱动，通过提升履约效率、优化体验、降低成本，让服务业务成为京东的强力增长曲线。
盈利水平创新高，进一步印证了 AI 降本增效的价值。京东零售经营利润率升至 5.6%，经营利润创历史新高，Non-GAAP 归母净利润达 74 亿元，将效率提升转化为盈利增长。
而研发投入同比大增 59%，彰显了京东长期布局实体 AI 的决心。这笔资金持续投向 AI 基建、模型研发、场景落地与数据中心建设，不断夯实物理世界的技术底座。
这还不是终局。京东的 AI 布局中，有相当一部分尚处 " 播种期 "。
不同于消费级 AI 的短期流量爆发，实体 AI 是面向未来的长期赛道，其价值兑现需要数年的扎根蓄力。
无论是具身智能数据中心、工业大模型的场景渗透，还是 JoyInside 生态的完善，都是需要动员数万级企业和人次、历时数年才能完成的系统工程。而其面向的 B 端大客户决策周期长、验证门槛高，一旦跑通，替换成本极高，将形成难以逾越的客户黏性。
犹如过去二十年，京东在构建的，是一副竞争对手难以复制的身躯，它只能靠真实的业务运营，一点一滴沉淀出来。这正是京东的一贯调性：不追求短期热闹，不纠结一时得失，只专注长期壁垒，布局未来赛道。
未来几年，随着技术迭代、场景渗透、生态完善，这些种子终将长成参天大树，其商业价值与产业价值将逐步清晰、集中兑现。（作者｜曹倩）
