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外卖降温,京东该打具身智能牌了

机器人直播凸显自动化对物流的冲击。京东新业务持续亏损拖累整体利润,依赖政策补贴的增长后续承压,但日用百货品类表现亮眼。外卖业务投入产出低,而具身智能与其业务契合,可优化人力成本并提升科技影响力,公司已布局研发与生态,但不过度涉足硬件或错失高价值环节。

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    最近,机器人领域的一场“马拉松”直播,把具身智能的热度又推高了几分。从5月14日开始,Figure 03人形机器人就在镜头前不知疲倦地分拣包裹,全程零人工干预、完全自主。这场持续了上百小时的直播,直观地展示了自动化技术对物流产业的潜在冲击力。

    视线转回国内,电商巨头京东正面临另一番景象。其新业务板块,尤其是外卖,对现金流和利润的侵蚀仍在持续。一季度,新业务经营费用高达122亿元,同比激增389%。这笔巨大的开支直接拖累了整体利润——在零售业务经营利润增长16%、物流业务利润增长6倍的背景下,新业务录得103.5亿元的亏损,使得整体经营利润率跌至-164.9%,创下涉足外卖业务以来的最差纪录。

    那么,京东的增长动力究竟来自哪里?仔细拆解数据会发现,此前整体业务的回暖,主要得益于“国补”政策的推动。2024年8月启动的首期补贴,重点覆盖家电和3C品类,让京东成为最大受益者之一,并迅速恢复了两位数增长。然而,这种由政策催生的高基数,也带来了后续的增长压力。叠加全球存储成本上涨抑制部分消费需求,京东预计,其带电品类的销售在未来一段时间仍将承压。

    真正的增长引擎,其实藏在日用百货品类里。一季度,该品类收入1126亿元,同比增长14.9%,并且已连续多个季度保持双位数增长。但这股增长势头,与外卖业务关联不大,更多源于京东自身策略的调整:2024年7月,京东向第三方卖家开放了自营板块;随后,“京喜”升级为“京喜自营”,推出全托管模式;同时,平台“二选一”模式的式微,也为更多商家入驻创造了条件。

    换句话说,外卖业务虽能带来一定的协同效应,但决定京东电商基本盘的,依然是宏观环境与核心品类的运营。目前,外卖业务的营收占比仅约2%,其战略价值与巨大的现金、利润牺牲相比,投入产出比显然有待商榷。就在京东为这块“小棋盘”投入重兵时,一些面向未来的产业机遇,似乎正悄然从指缝间溜走。

    具身智能的天然优势

    与消耗巨大的外卖业务相比,具身智能或许是一个更契合京东基因、也更具想象空间的赛道。这个领域已被市场赋予了万亿规模的期待。有分析预测,2026年中国具身智能市场规模将突破万亿元。

    更重要的是,具身智能与京东的业务有着天然的连接点。一方面,京东自身就是自动化技术的需求大户。截至2025年底,其仓储及配送人员总数已超过62万人,一年内净增约17.7万人。这支庞大的队伍背后是巨额的人力成本。若能在仓储、分拣等环节规模化引入机器人,对成本结构的优化将是显著的。

    另一方面,京东在机器人领域的布局并非从零开始。早在2016年,京东就已启动相关研发,其仓储机器人日处理订单量达百万级,配送机器人完成了超200万公里的自动驾驶测试。不过,与宇树、智元等专注硬件的公司,或小米、小鹏等跨界玩家相比,京东目前的核心优势并不在机器人本体制造上。其最具代表性的成果是“异狼”机械臂,专为包裹抓取和码放设计,旨在提升分拣效率。

    京东在具身智能上的战略思路,更偏向于“平台化”。具体聚焦两个方向:平台交易与基础设施。前者,体现在“买机器人,上京东”的口号上;后者,则通过“智能机器人产业加速计划”落地,计划投入超百亿资源,目标是在三年内助力百个品牌实现销售突破。为此,京东近期推出了覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施,包括自研的采集终端、具身大模型以及数据交易平台等。

    公司高管的表态也印证了这一点:京东旨在打造一个开放的机器人生态,通过平台服务连接消费者与品牌方,实现共赢。这本质上是一种围绕主营业务的品牌赋能逻辑,而非向物流硬件制造的横向扩张。

    然而,不下场做硬件,也意味着可能错过产业链上最具价值的环节。当前,无论是国外的Figure AI、Optimus,还是国内的头部机器人公司,硬件创新者无疑站在了舞台中央,享受着最高的估值与关注度。京东虽然在一季度大幅增加了研发投入至69亿元,同比增幅达49%,但其占营收的比重仅为2.2%,仍低于营销和履约开支。这样的投入规模,在需要持续高强度研发的硬件竞赛中,难免面临被甩开的压力。

    “卖水人”的角色固然能在热门赛道中分得一杯羹,但电商平台模式在硬科技产业链中,难以成为不可或缺的一环,也无法获得下游的主导权与定价权。好在,具身智能的竞赛才刚刚开始。相比重资产、强运营的外卖,以及增长受制于大环境的传统电商,具身智能为京东提供了展现科技影响力的新舞台。或许,比起传统的平台逻辑,更深入地扎根硬核科技,会是更有效的破局之道。

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