不做流量表层玩法，京东AI走出产业厚度。

AIX财经（AIXcaijing）原创

作者 | 王汉星

编辑 | 阮梅

时隔22年，刘强东又一次下注了。

2004年初，在中国零售行业线下连锁模式盛行的年代，刘强东做了一个让所有员工都感到意外的决定。他关掉苦心经营的十几家线下门店，把全部身家压在一个名叫“京东多媒体网”的网站上。他坚定地认为，互联网技术正在重塑零售业的体验、成本与效率结构，而京东必须站到这场变革的源头。

他的想法最初没有得到太大支持，后来发生的事，证明了他的判断。

22年后的今天，当大多数人沉浸于和AI聊天，当大多数公司还在执着于抢夺AI流量入口之时，刘强东意识到，AI的价值在于物理世界。

只不过这一次，他看到的不再只是一个新的零售渠道，而是一种可以服务全社会的全新生产力。AI正在以一种更深层的方式，重塑着千行百业的底层逻辑。

5月12日，京东集团发布2026年Q1财报，报告期内实现营收3157亿元，同比增长4.9%；截至季度末期，年度活跃用户数超7.4亿，从2023年Q4以来已实现连续10个季度的双位数增长。

在经营数字之外，一幅“AI画像”正在展开：从开源大模型到能“吃播”的数字人，从覆盖物流全链路的“狼族”机器人到全球最大的具身智能数据采集中心，AI已经融入京东的每一条业务线。

当整个AI行业开始从卷算力、卷模型参数进化到卷生态、卷自我闭环的时候，京东围绕AI也建立了从模型算力、产业应用、用户体验的商业模型：人工智能的价值=模型×体验×产业厚度的平方。这个看似朴素的公式背后，是京东22年深耕供应链积累下的全部底气。

01.研发增速连续两个季度超50%AI融入每一条业务线

不同于其他公司在财报中大谈AI愿景，京东的Q1财报更多是在展示AI为各条业务线带来的具体变化。

支撑这些变化的，首先是持续加码的研发投入。

今年Q1，京东研发开支同比增长48.6%，达到69亿元，这是继2025年Q4研发投入同比增长52%之后，连续第二个季度增速超过50%。

在此之前，京东的研发投入增速基本都在30%以下。这样的高强度研发投入，在以“克制和效率”著称的京东体系内并不多见。

京东CEO许冉在财报电话会上表示，“未来一段时间研发费用都将保持持续增长，这些投入将会逐步转化为运营红利，实现AI驱动的效率提升，并带动整体费用结构的改善。”

这意味着，京东并非盲目地跟风投入AI，是看到了AI技术的实际产出。

这些回报体现在各业务线上。

在集团核心的零售业务端，京东自研的AI Agent“京言”在期内全面升级。许冉在财报电话会上透露，Q1京言的季度活跃用户数同比增长超过200%，用户使用次数同比增长超过300%。

在用户进行购买决策时，AI已经替代越来越多原本依赖人工搜索和比对的环节。

此外，基于多智能体的生活服务助手“京东AI购”也已上线，它既能对轻量需求作出即时响应，也能在面对复杂需求时调度多个专业智能体协同完成任务，从“理解需求”到“完成下单和配送”形成完整闭环。

物流端的变化则更多体现在提效上，京东物流Q1发布了升级版具身智能设备“异狼”机械臂，从此前的单臂升级到双臂，专为包裹抓取和码笼设计，升级后的机械臂可以大幅提升仓库内包裹的分拣效率。

图源 / 京东物流微博截图

截至目前，京东“狼族”系列机器人已经覆盖物流全链路并在全球范围内规模化应用。

在医疗健康领域，当大多数AI医疗助手还停留在只能做简单问答的生活助手之时，京东健康已经实现医疗级AI能力，AI医生不仅能给建议，还能直接接通在线问诊、上门快检、护士到家、送药上门，形成完整的服务闭环。

Q1，京东健康还推出了首款搭载JoyInside的医疗器械产品，并明确未来一年将让100万台适老设备接入AI能力，深度服务老龄化社会需求。

最后在工业端，京东工业依托行业内首个供应链垂直大模型JoyIndustrial，让十万级商品的处理时长从“月级”压缩到“小时级”，人效提升10倍以上。

跨越零售、物流、健康、工业四条业务线，京东对于AI的应用本质上都在遵从同一个逻辑。

“无论技术如何演进，其核心始终在于为用户提供更优质的体验、更低的成本和更高的效率，以满足用户对更优产品、更优价格与更优服务的持续追求。”许冉说。

这也正是京东在过去20多年间深耕供应链所构建的核心模式。

除了让用户感受到AI带来的便捷，京东内部也在用AI提效。

据管理层介绍，京东正在通过Agent的应用，打通和升级各个工作环节，并最终串联起整个Workflow。Agents取代了很多低效的中间环节，帮助集团实现运营效率的提升。

京东没有用AI来制造一个酷炫的新故事，而是用来让20多年沉淀下来的经验更高效地推动企业发展。

02.拆解A-B-C正向循环：京东AI不是流量转化器

AI只是一个工具，有的公司选择把这个工具放在前端，做更精准的推荐、更高的付费转化。但京东走的是另一条路，它在AI（A）、产业（B）、用户（C）之间构建了一个互相增益的正向循环。

在这个循环中，AI能力是起始点，也是循环能够跑起来的基础。

目前，从开源大模型到国产化算力闭环，京东已经搭起一个完整的技术栈。今年Q1，京东首次开源基础大模型JoyAI-LLM Flash的Instruct版本，引入基于“纤维丛”理论的FiberPO强化学习方法，在19个权威基准测试中跻身行业一梯队。

它最大的辨识点不在参数，而在效率。在完成同一任务且正确率持平的情况下，JoyAI-LLM Flash消耗的Token仅为业界其他大模型的20%到25%。

当前，Token已经成为AI时代最主要的生产资料，完成同一个任务，更少的Token消耗就意味着更强的经济效益和更高的工作效率。

模型能力同样离不开底层AI基础设施的支撑。京东自研的JoyScale异构算力平台、京东云海AI存储系统构成了完整的全栈支撑。

这些成果证明，京东的AI能力是从底层算力、中间模型到上层智能体一整套自建的完整体系。

并且京东并没有把这些技术能力垄断在自己的业务体系内，反而选择把它沉淀为可向全行业开放的生产力。这个过程就是从“A”到“B”。

其中最具代表性的是数字人直播服务。京东向商家免费开放JoyStreamer数字人，针对家电家居、时尚服饰等五大行业推出“自由态数字人”，打破了传统数字人动作僵硬、姿态固定的局限，支持自然走动、灵活摆姿、镜头跟随。

图源 / JoyStreamer微信服务号

截至目前，服务覆盖商家数量已突破7万家，商家可借助这项技术快速搭建7×24小时不间断直播间，成本降至真人直播的十分之一。

针对近期火热的具身智能赛道，京东也结合行业训练数据稀少的痛点与自身在产业和AI技术上的能力优势，建设了全球最大的具身智能数据采集中心。

根据京东的计划，数采中心未来一年内将积累500万小时人类真实场景视频数据，两年内将超过1000万小时，并同步采集100万小时机器人本体数据。从源头破解具身智能领域“高质量真实场景数据稀缺”的核心瓶颈。

AI进入B端只是这套循环理论的第一步，如果要让循环持续产生价值，它还必须深入C端用户。

这同时也是京东AI能力最容易被大众感知到的一层，家里日常使用的空调、一个精美的毛绒玩具，背后可能都有京东AI能力的加持。

搭载京东JoyInside附身智能的新飞AI语音空调在京东独家首发，它通过语音交互大幅降低了老人与儿童的操作门槛。虽然是一个看似简单的语音控制场景，背后是大模型能力、电器协议、家庭场景理解的完整打通。

京东还基于对家庭陪伴场景的洞察，依托京造团队打造了一款AI玩具产品，针对儿童、成年人、老年人不同年龄人群的情感需求进行语音互动。

产品从立项到交付不到一个月，AI毛绒玩具上线半年，便登顶京东毛绒玩具品类好评率榜首。

更关键的是，所有这些用户端的真实交互数据，也在源源不断地反哺京东自己的模型，从而形成了真正的闭环：AI能力赋能产业，产业产品改善用户体验，而用户的真实使用又喂养出更强的AI能力。

03.超级供应链塑造的独特竞争力

“A-B-C”循环不是谁都能跑通的。京东之所以能够把AI融入到产业的毛细血管里，根本上是因为它20余年深耕的超级供应链是难以复制的护城河。

什么是供应链？

在零售行业，商品销售预测、库存管理、仓配一体的物流系统、售后客服这一条长长的、复杂的链路构成了供应链的主体。过去20多年，京东把这条供应链的深度与宽度都做到了极致。

京东的供应链宽度覆盖零售、物流、健康、工业等多个真实场景。

AI时代算法并不稀缺，最稀缺的是真实世界的训练土壤。当大多数公司还在用互联网公开数据训练大模型时，京东已经拥有了别人难以获取的场景纵深。

京东物流覆盖全球10多个国家、全国20多个省份的“狼族”机器人军团，每一次抓取、搬运、分拣都在生成真实的具身智能训练数据；京东工业多年深耕积累了海量工业数据，覆盖供给、需求与履约全链路，为JoyIndustrial大模型提供了通用大模型无法获取的专业生产知识。

从京东零售的消费决策数据、京东物流的全链路履约数据，到京东健康的医疗交互数据、京东工业的制造与采购数据，一同构成了由真实交易、真实履约、真实服务沉淀下来的数据池。

图源 / 京东物流微博

这种宽度直接抬高了京东AI能力的天花板。

宽度之外，这套体系还有深度。

京东AI医生背后是覆盖问诊、检测、配送、护理的完整供应链；AI购背后是京东自营商品、平台商家、配送体系组成的全链路；AI毛绒玩具背后是京造3000多家合作供应商、800家核心伙伴的产能支持。

京东有能力发动内部超10万名员工开展“人类规模最大的数据采集行动”，也要依赖数十年对物流与供应链的重资产投入和运营。纯互联网公司，很难调度这样一支真正深入物理世界的“数字劳动力”。

回到最初的那个价值公式：人工智能的价值=模型×体验×产业厚度的平方。

模型层可能会被追赶，体验层也容易被模仿，但从零售、物流、健康、工业延伸出来的真实场景纵深，以及22年沉淀下来的供应链体系所构筑的产业厚度，难以被一夜复制。这也是为什么京东敢于把这一项做“平方”，在乘数关系中，平方意味着指数级的放大。

在这份Q1财报中，“产业平方效应”已经有了具体验证：在AI驱动下，京东零售经营利润率从去年同期的4.9%提升至5.6%，单季度经营利润达到150亿元；京东物流收入同比增长29%，经营利润率从去年同期的0.3%大幅提升至1.7%；用户平均购物频次同比增长37%。

这些成果都或多或少地得益于AI对经营效率的提升，和对用户体验的改善。

当AI不再是抽象的未来叙事，而是真实地兑现成企业经营的利润率、用户黏性和效率曲线时，京东的定位也应当从传统电商切换到以全球最大的物理世界运营中心。

22年前，刘强东看清了“互联网+零售”，22年后，京东将筹码押在了“AI+超级供应链”之上。

因为对京东而言，AI不只是算力，更是面向物理世界新的生产力。

*题图来源于pexels。