JD.com Sets Embodied Intelligence Strategy, Aiming for Large-Scale Deployment in Commercial Scenarios Within 3-5 Years
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Cao Peng, Chairman of the JD Group Technology Committee, said at the 2026 World Internet Conference Wuzhen Summit that embodied intelligence is one of JD.com's most important strategic priorities, and that robots are expected to achieve large-scale deployment in commercial scenarios within the next 3-5 years. JD.com's embodied data collection has already covered more than 100 sub-sectors of production and service scenarios and collected over 100,000 real work tasks, with a two-year goal of collecting more than 10 million hours of high-quality video data of real human scenarios and more than 1 million hours of robot body operation data. Cao Peng believes that for robots to enter ordinary households and reach the level of penetration of mainstream home appliances may take five to ten years or even longer.
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“具身智能是京东集团最重要的战略布局之一。”11月4日，在2026世界互联网大会乌镇峰会上，京东集团技术委员会主席曹鹏表示。
具身智能是今年世界互联网大会乌镇峰会的热门话题。今日京东披露了具身智能数采进展：京东具身数采已覆盖100余个细分生产服务场景，采集超10万真实作业任务。两年内目标采集超过1000万小时高质量人类真实场景视频数据，并同步采集超过100万小时机器人本体运行数据。
目前，京东在具身智能领域的规划主要有三个方向：具身数据采集与数据基础设施建设、真实场景的设备研发与应用部署以及前沿的具身大模型研发。
曹鹏对第一财经记者表示，今年京东的具身智能团队主要聚焦数据层面的整体布局和规模积累、具身模型的迭代和演进以及真实场景的应用。目前挑战在于整个技术场景本身的迭代与收敛。由于技术路线尚未收敛，模型厂商对数据的需求持续变化，并非在稳定形态上推进，因此存在较大不确定性。
曹鹏同时解释了开发具身智能的必要性。他表示，传统工业机器人适用于封闭、固定的场景（如汽车制造等），泛化性不足，难以应对物流等非标准化场景。具身智能的优势是具备更强的运动能力和场景泛化性，能够解决非标件（如服装、百货）的分拣难题，提升稳定性和降低成本。
在规模化落地方面，机器人落地可分为商业场景（B端）和家庭场景（C端）。在曹鹏看来，预计未来3-5年机器人可以在商业场景实现规模化部署，而机器人大规模走进家庭场景还需要更长的时间。
例如库房在效率高的前提下，可以为机器人搭建专业的生产流程。而在家庭场景，通常家庭不会为了机器人改造家庭环境。受限于复杂的环境、高昂的成本及安全伦理问题，需在B端技术成熟、商业场景得到验证且成本大幅降低后才会普及。
消费规模上看，曹鹏认为机器人要进入普通家庭、达到主流家电那样的普及程度，仍需要较长时间，可能是五到十年，甚至更久，但这一时间判断存在较大不确定性。
在机器人大量进入作业场景后，企业将面临劳动力转型与就业的问题。
曹鹏对此表示，京东正在进行机器人产业规划，为机器人产业提供维修保养和售后服务，这些都是随着产业迭代过程产生的新就业机会和形态。京东还计划通过拓展机器人产业园，提供维修、售后等新就业机会，实现技能升级和产业迭代。
此外，机器人维修门槛将随技术标准化和模块化设计而降低，类似汽车保养，未来需要大量经过培训的人员从事该工作。