发生了什么
11 月 4 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给出了两组数字。需求端：未来五年京东物流计划采购 300 万台机器人、100 万台无人车、10 万架无人机，覆盖物流、线下零售、健康与产业园区等场景。供给端：两年内累计采集超过 1000 万小时高质量人类真实场景视频，以及超过 100 万小时机器人本体运行数据。他说，物理 AI 已开始规模化落地，行业竞争焦点正从单品性能转向算力、数据与场景。
数据比订单更难复制
采购清单是承诺，数据采集中心才是资产。曹鹏把物理 AI 的竞争拆成算力、数据与模型、终端场景与供应链三层，并明确京东的定位是产业基础设施与生态赋能方，不做自有品牌机器人本体——这一点与部分大厂下场自研整机的路线不同。
- 场景基础：3800 多个仓库、超过 20 万家合作线下零售药房、超过 1 万家京东 MALL 与七鲜、养车门店，家政业务另有 5 万多名自运营保洁师。
- 数据进度：已覆盖 100 余个细分生产服务场景，采集超过 10 万个真实作业任务；路线是第一人称、弱本体依赖，避免硬件换代后数据整批作废。
- 仿真补位：自研 JoyAI-Sim 物理仿真引擎，已完成的测试中与真实评测一致性约 90%，评测效率为真机评测的 3.2 倍。
- 落地样本：智元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；京东云已服务优必选、逐际动力、众擎机器人等企业。
为什么现在把订单摆上桌
具身智能眼下最缺的不是演示视频，而是可排产的确定性。把五年采购量提前公开，等于用需求侧的确定性换供给侧的成熟度，把「能不能做出来」的问题转成「能不能按时交付」的问题。对上游厂商而言，这是少见的可预期订单，能据此安排产线与良率爬坡；对京东而言，这是把自身 3000 多个 AI 应用场景的运营经验，转成对上游的议价能力与标准话语权。
兑现风险落在哪里
曹鹏自己给出的行业成熟度评分是 10 分制的 3 到 4 分，并判断技术路线尚未收敛、目前还没有可以大规模严肃商用的具身应用。他预计 B 端机器人 3 至 5 年可实现规模化部署，进入家庭则需要 8 至 10 年。按这个节奏，300 万台的目标能否达成，取决于真实产线的稼动率与运维成本，而不是发布会上的台数。另一个需要标注的是，数据采集规模与场景覆盖数均为企业自述，尚无第三方审计或行业统一口径；对采购方来说，真正该问的是单位任务成本与故障率，而非台数总量。