AI赋能实体产业/AI图
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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）