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以产业为根基的中国AI之路,京东交出完整落地样本

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AI赋能实体产业/AI图

手工劳动/挖哥

手工编辑 /角叔

出品/独角兽观察

百模大战喧嚣退潮,中国AI产业已经走完概念炒作阶段,正式进入产业化验证大考。

过去几年,大量大模型团队竞逐榜单跑分、演示Demo、C端流量故事。步入 2026 年,关于 AI 的讨论完成一次关键的视角切换:行业不再只关注于大模型参数突破,一道更现实的命题摆在台前:海量资金浇灌出来的 AI底座,如何摆脱技术空转,真正沉淀为产业生产力?巨额的技术投入,又该如何拿到真实商业价值的检验?

8月13日,京东发布2026年第二季度及中期业绩报告,交出一份AI与产业深度融合的样本。

与其他互联网大厂不一样,京东没有把AI作为独立的营收板块,但AI已经渗透进这份半年报几乎所有关键财务指标:研发投入、毛利率、服务收入、经营现金流、产业人效KPI,处处都能看见AI产生的真实影响。

不同于“先做大模型,再到处找场景”的通用AI路线,京东根据自身优势,走出了一条产业原生AI路径:AI诞生于零售、物流、工业、健康的实体场景,再反哺业务迭代,把技术能力转化为可验证的经营结果。

这恰恰映照出中国式AI的另一种可能性:AI的价值,不止于炫酷的对话体验,更在于改造实体产业、提升产业效率。

01

两种范式,通用叙事与产业原生

当下的国内AI行业走出了两条泾渭分明的发展范式。

第一种是广为熟知的通用大模型范式:投入巨额算力训练通用底座模型,打磨C端对话产品,对外输出API服务,再寻找各行各业落地机会。

这套模式的优势是想象力充足,容易获得资本市场叙事;但痛点同样突出:通用模型与行业真实业务存在巨大鸿沟,行业知识缺失、业务流程难以适配,大量项目停留在试点演示,很难规模化复制,投入高,回报周期漫长。

而京东选择的,是第二条道路——产业原生AI。

京东JoyAI大模型矩阵并非从零凭空训练,而是扎根自身数十年沉淀的供应链场景,以“言犀”大模型为例,70%通用文本数据叠加30%来自零售、仓储、工业采购、物流履约的真实产业数据,模型从一开始就服务真实业务,而不是为了跑分评测。京东内部提出一个核心判断:人工智能的价值=模型×体验×产业厚度²,产业场景的厚度,对AI价值具备平方级放大效应。

当前行业AI开始从数字世界概念落地,迈向物理世界产业化验证。京东的核心战略升级明确:持续构建世界一流的JoyAI基础模型矩阵,推动AI从纯数字交互走向物理世界实操,通过打造去中心化AI入口与具身通用智能,依托全链条真实产业场景,搭建全球领先的物理世界运营中心,让AI可规模化赋能千行百业、落地千家万户。

财报数据直观印证这套战略选择。2026上半年,京东整体总营收6620.95亿元,同比增长0.7%,在消费大盘承压之下,集团整体收入进入低速增长区间;但体系研发投入同比大幅上涨53%,增速显著甩开营收增速,增量资源绝大部分投向JoyAI大模型矩阵、具身智能、物理AI基础设施与AI人才队伍建设。

值得注意的是,在财报所有科目中,找不到一行“AI业务收入”。AI不是独立业务线,而是整个集团的生产力底座,能力内化到京东零售、京东物流、京东工业、京东健康等各个板块。

这是融入产业的AI与生俱来的特征:它可能不会像C端AI产品那样“一鸣惊人”地制造现象级爆款,不会带来短期爆发式营收;它的价值是渐进渗透,一点点改造原有业务流程,体现在毛利率抬升、人效改善、服务收入扩张之上。

对于资本市场而言,这种模式叙事难度更高;但对于产业落地,这是一条更低试错成本的路径:先在企业内部跑通价值闭环,再向外输出给商家、工业客户。

02

看不见的AI,如何改写财务报表

解读京东这份半年报,需要穿透报表,读懂藏在数字背后AI的贡献。AI不直接生成一行收入,却驱动多项核心指标发生实质性变化。



首先看投入端,2026上半年京东体系研发投入同比增长53%,在集团营收仅微增0.7%的背景下,主动加大技术投入,代表企业愿意为AI长期价值承担短期成本。研发投入包含算力、模型研发、算法工程师、具身智能硬件研发等多项开支。

投入端的不惜重金,在效率端上得到了回馈。

2026上半年京东整体毛利率达到16.97%,同比提升1.08个百分点,在实物商品销售增长平缓的环境下,毛利率持续上行是零售板块高质量经营的核心标志。

毛利率提升来自多重因素,AI是重要推手。AI销量预测、智能分仓、库存智能补货,降低商品滞销损耗,优化存货周转;AI智能客服承接绝大多数咨询,压低人力成本;AI选品辅助采销团队优化SKU结构,减少低效商品占比。

京东管理层在2026年业绩电话上表示:“展望下半年,我们预计供应链效率的持续提升将继续推动京东零售毛利率的提高。同时,我们仍然致力于长期投资,特别是在 AI 应用的研发方面。我们预计短期内研发费用将保持增长轨迹,但我们相信这些投资正在逐渐转化为运营效益,提升长期效率并优化京东零售的整体费用结构。”

商业化端,AI也成为服务收入的重要抓手。

2026上半年京东服务收入同比增长12.9%;Q2单季服务收入793亿元,占总营收比重达到22.9%,占比持续抬升,成为集团增长的核心引擎。

京东服务收入涵盖广告、商家SaaS、物流对外服务、工业解决方案等。其中,AI商家工具已经成为增量主力:AI商品素材生成、店铺诊断、智能投放、数字人直播JoyStreamer,全部计入服务收入。在实物零售增长乏力的当下,集团增量很大一部分来自AI赋能的B端服务业务。

财报披露业务数据显示,数字人开播账号同比增长3倍,日活开播账号增长6倍,618期间数字人开播时长、成交规模同比增长4倍,数以万计商家正在使用这套AI工具降低直播运营成本。AI能力不再只是内部降本工具,已经变成对外售卖的商业化产品。

除了利润表会计科目,财报公告披露了大量非财务KPI,直观展现AI在产业端落地效果。

京东工业板块,上半年累计部署70+AI智能体,覆盖采购、履约、运营全流程;AI带来重点企业客户增量GMV占该部分交易额6.5%;核心岗位人效提升16.6%;AI自动生成标准化商品数据,商品建档效率提升14.5倍。这一组数字极具标志性:AI不再停留在演示,实实在在带来新增交易、提升岗位人效。

京东健康方面,AI智能体“大伟医生”在618周期服务用户数同比接近4倍增长,AI问诊、居家健康管理大规模服务普通消费者。



物流赛道,“智狼”货到人AI仓储方案落地全球60+仓库,双臂机器人完成识别、抓取、码放整套动作,上千台无人车在全国二十余个省份常态化运行,JoyAI‑RA具身智能大模型,把AI从数字屏幕带入真实物理履约场景。

从研发投入、盈利改善、商业化增量到全产业落地指标,AI 已成为驱动京东经营质量提升的核心变量。其价值不体现在单独营收科目,而是渗透于零售、物流、工业、健康全链路,通过降本增效、赋能商家、激活产业带来持续性经营红利,兑现长期技术投入的战略价值。

03

深耕供应链,京东AI的落地体系

梳理京东的 AI 布局,可以看到一套完整的产业 AI 落地体系:以 JoyAI 模型矩阵、具身数据中心、机器人产业基建为核心支撑,京东 AI 搭建起闭环落地链路。底层依托模型与数据筑牢技术底座,在物流场景完成物理世界履约落地;B 端面向商家实现商业化赋能,C 端延伸至全屋智能家庭生态、AI 医疗服务,打通从技术研发到产业端、消费端应用的完整闭环。

支撑整套产业体系的底层,是持续迭代的物理世界模型矩阵。上半年京东对外开源 JoyAI-Echo 长音视频生成、JoyAI-VL-Interaction 实时视觉语言交互、JoyAI-Video-Edit 流式视频编辑三大技术框架,音视频实景交互能力达到全球第一梯队,为仓储机器人、实景直播、线下智能交互提供核心算法支撑。

物理 AI 长期受制于真实场景数据匮乏,京东针对性搭建稀缺行业数据基建。宿迁落地全国首个具身数据采集社区,同步推进全球规模领先的具身数据采集中心建设;行业标杆 EgoLive 第一视角数据集对外开放,已有上百家高校、科研机构申请使用,补齐实体智能研发的数据短板,解决行业场景适配不足的普遍难题。

为实现机器人方案标准化批量落地,京东二季度在广州启动首个 RoboBase 产业基地,覆盖机器人研发、测试、量产、运维全周期。按照五年规划,全国将落地八十余座同类基地,搭建覆盖仓储、配送、工业领域的全国物理 AI 落地网络。

依托机器人产业配套,物流端物理智能已实现海内外常态化运营。“智狼” 货到人仓储方案落地全球 60 余座仓库并出海英、德两国;升级双臂 “异狼机器人” 可 10 秒完成货物识别抓取全套流程。配送环节数千台无人车覆盖二十余个省份,深圳开通夜间无人配送专线;四川资中无人机配送网络覆盖 78 个行政村,7 分钟即可完成山区短途配送,补齐乡村履约短板。

面向海量商家的 AI 商业化路径已经跑通。依托 “Aidol 创造营” 孵化 50 余款 AI 硬件新品,二季度平台成交额环比提升七成;JoyAvatar 数字人直播工具广泛普及,累计服务 8 万余家商户,二季度开播账号、活跃账号大幅增长,618 开播时长与成交规模同比翻数倍,低成本 AI 直播成为中小商家经营标配,持续拉动平台服务收入增长。

消费端家庭、医疗两大场景形成普惠 AI 生态。JoyInside 智能接入设备量较去年双 11 增长三倍,覆盖全屋各类生活空间,搭建去中心化智能家居服务体系;京东健康 AI 医生打通问诊、上门检测、药品履约全流程,618 服务用户同比接近四倍增长,AI 医疗完成了从试点走向大众普及的转变。

整体来看,京东并未割裂开发单一 AI 产品,而是分层构建协同体系,通过数字算法优化线上经营,物理智能改造实体供应链,产业工具提升生产效率,多层场景联动形成完整产业赋能体系,也是其相较只做云端大模型企业最核心的竞争优势。

结语

物理AI只需要解决真实问题

京东 2026 半年报给行业提供另一套评价标尺:物理AI成功与否,评判标准不一定是模型跑分有多高,不一定 AI 业务营收规模多大;更要看,技术能不能实实在在改善业务指标,能不能提升人效,能不能优化供应链。

这也勾勒出中国 AI 发展路线与海外市场最核心的分野:不同于少数科技巨头依靠封闭技术构筑高利润壁垒的模式,国内产业发展更强调 AI 普惠属性,推动技术以低成本、可复制的形态下沉各行各业,成为实体经济转型升级、社会效率提升的通用基础能力,而京东正是这条本土化产业路径极具代表性的实践样本。

京东这条产业原生的 AI 路径落地成型,价值早已超脱企业自身业绩增长。它给出全新行业答案:AI 产业的商业闭环不必依靠技术垄断溢价,降低全行业智能化门槛、让中小实体企业平等享用智能工具,能够释放规模更大、更可持续的产业增量与公共社会效益。这套扎根实体、开放共享、全域赋能的落地模式,也正是国家 “人工智能 +” 战略深入产业一线最鲜活、具象的实践注脚。

这样扎根实体经济的AI,往往容易被资本市场低估。它没有酷炫的概念,没有爆发式的想象空间,但它一步一步改造零售、工业、物流的真实流程,创造实实在在的产业价值。

AI 产业化的终极命题,不是把模型做得更大,而是让 AI 真正走进产业、落地物理场景、解决真实世界的真实问题。(完)

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