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京东修机器人,修的是谁的未来

5月27日,北京亦庄京东总部,刘强东面对一群年轻人,说了一句不太像“霸道总裁”会说的话。“面对新技术的冲击,不论是商业模式创新,还是发展更多新业务,必须想尽一切办法保住数十万员工的饭碗,包括我们蓝领(兄弟的工作)。”话音顿了顿,语气里透着一丝不易察觉的沉重。同一天,京东服务宣布:今年将投入2亿元资金

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    5月27日,北京亦庄京东总部,刘强东面对一群年轻人,说了一句不太像“霸道总裁”会说的话。

    “面对新技术的冲击,不论是商业模式创新,还是发展更多新业务,必须想尽一切办法保住数十万员工的饭碗,包括我们蓝领(兄弟的工作)。”话音顿了顿,语气里透着一丝不易察觉的沉重。

    同一天,京东服务宣布:今年将投入2亿元资金,为上万名工程师全方位提升“多面手”复合服务能力,打破工程师单一技能带来的收入局限,拓宽服务范围,同步建立清晰晋升路径,让蓝领工人拥有更多发展可能。

    两个声音在同一天响起,看似矛盾的两个动作,其实指向同一个方向——高科技浪潮下的蓝领就业。这不是二选一的问题。关键是如何把同一群人,从被机器替代的对象,变成操作机器、维修机器的人。

    棋盘规模远超外界想象。京东要发动60万人参与具身数据采集,内部超10万员工,外加50万外部人员,目标两年内攒够1000万小时真实操作数据。

    刘强东要的,不只是让无人配送车跑得更快,而是一个更深远的布局:成为全球最大的物理世界运营商。

    问题在于:那些被机器替代的蓝领,真的能在这场变革中找到未来吗?

    回答这个问题之前,得先看看这个行业到底走到了哪一步。

    一、机器人“身体”很强,但要“补脑”

    2026年4月19日,北京亦庄。300多台人形机器人站在半程马拉松起跑线前。金属关节咔咔作响,伺服电机嗡嗡转动。发令枪响,它们齐刷刷冲了出去——21公里,跨栏、弯道、坡道,一个不少。机器人“闪电”第一个撞线,夺冠。300多台参赛机器人,赛前测试和日常训练里出了问题就找京东修。身体还算争气,至少没半路散架。

    把镜头从赛道切到客厅,画风就变了。同一个能跑21公里马拉松的机器人,回家连件衣服都叠不好。让它擦个桌子,它能把你花瓶扫地上;让它给老人递个药,它能把水杯捏变形。

    这不是某个品牌的问题,是全行业的通病。

    业内人士有个精准的比喻:现在的机器人,“小脑发达、大脑不足”。运动控制这一块——跑、跳、翻跟头——已经很成熟了。但一碰到需要理解场景、灵活应变的泛化操作,瞬间“智商下线”。

    换言之,机器人的“身体强壮”已是业内共识,眼下最紧迫的任务是“补脑”。

    问题出在哪?数据饥荒。

    训练一个通用的具身大模型,需要数千万小时以上的高质量真实操作数据。全球目前存量的真实机器人数据只有几十万小时——缺口超过95%。更具体地说,全行业每个月能产出的真实数据大约25~30万小时,但研发端的需求量超过120万小时。供给连需求的四分之一都填不满。

    这意味着,给机器人“补脑”已成为行业共识。但怎么补?要用多久?京东给出了自己的答案。

    京东计划发动多达60万人参与数据采集——包括内部10万员工和外部50万各行业人员。仅在宿迁一地,就动员了超过10万市民,在家庭、产线、养老院、农田等真实场景中,通过第一视角采集人类的行为数据,让机器人真正看懂“人是怎么干活的”。采集只是第一步,后续数据还需经历清洗、标注、质检等流程,才能形成可用于训练的高质量数据集。

    京东云的AI数据湖与JoyBuilder平台承担了这部分数据处理工作。作为行业首家支持千卡级LeRobot开源训练框架的AI开发平台,其训练效率比开源社区版本提升3.5倍,千卡训练时间从15小时缩短至22分钟,提速达40倍。此外,京东自主研发的具身大模型JoyAI-RA,以自采数据为核心进行训练,在真机实验中成功率达到73.5%,超越了pi0.5等此前的SOTA模型。

    当然,不限于此。具身智能上半场,比拼的是“谁能造出来”;下半场,比拼的是谁能快速迭代,用得好且用得久。这背后需要的绝不只是把“身体造强”、把“脑子补好”,真正需要的是京东这种大平台提供庞大的基础服务设施,为跑在“台前”的机器人提供稳健的大后方。

    二、“机器人救护车”:京东切入机器人领域的奇招

    4月19日凌晨,北京亦庄。人形机器人半程马拉松上,一台机器人突然僵住——关节过热,动作变形。几米外,一个穿京东工服的身影已经蹲了下去。拧开面板、测温、换件、重启。十余分钟后,机器人重新站了起来。参赛队伍后来给工程师起了个外号:“队医”。

    这个小插曲说明了一件事:当所有人盯着机器人跑多快、摔多惨时,京东已经悄悄换了牌桌。马拉松赛四天前的4月15日,京东服务发布了“机器人救护车”。不是概念车,不是PPT,而是一套带着“120”标准的现场服务体系:1分钟响应、2小时工程师上门、当天修好。

    在消费电子领域,这不算稀奇,但放在具身智能领域,它是第一个。京东的算盘很直接:你先跑你的,我负责兜底。

    这个“底”可不是简单的拧螺丝。京东把服务拆成六个模块:基础维修、故障诊断、换电补能、测试鉴定、美容保养、设备回收。创业公司买了机器人,不用自建售后团队;测试场的机器跑了一天,京东负责补能和鉴定;退役设备,也能走回收通道。

    京东已布局8大维修中心,手握数千名工程师,未来三年铺到50座城市。欧洲市场也开了口子,英德等国的业务已经在跑。亦庄马拉松成了这套体系的第一次压力测试。光会修还不够。京东真正想做的,是把自己插进产业链接口里。

    京东也亮出了合作名单:众擎、松延动力、云深处、智元,一水儿头部厂商。5月21日,又与擎天租签下战略合作——联合推动具身机器人在仓储自动化、智能调度、无人履约、数字化维保等关键领域的技术方案落地。擎天租做机器人租赁,京东把维修网络叠上去,一个“租+修”的闭环就出来了。租出去的设备有人管,坏了有人修,修完数据回流。伙伴越多,网络越密;网络越密,进来的机器人品牌就越多。

    问题是,京东打算用这本档案换什么?如前文所提及的,采集到的数据只是第一步。

    从天眼查媒体综合信息来看,京东已经跑通了全流程流水线:采集、标注、训练、验证全流程闭环。覆盖物流仓储、工业制造、健康医疗、家庭服务、城市运维等领域,从仓库里搬箱子到药房里配药,从城市环卫到家庭做饭,超过100个细分场景同步推进。

    为什么全世界只有京东能干成这件事?看看它的家底:3600多个仓库,覆盖全国的物流网络,20多万家合作药房,1万多家线下门店,5万多名自运营保洁师,AI应用已覆盖超过3000个场景。这是全球AI应用场景最多、产业厚度最深的公司之一。而这些,都是京东拥有的、别人抄不走的壁垒。数据在自己手里,场景在自己手里,验证和售后也都在自己手里,护城河足够深。

    AI 1.0时代,英伟达卖的是算力铲子。全世界挖AI金矿的,都得从黄仁勋手里买镐,不管谁挖到金子,卖铲子的稳赚不赔。AI 2.0的具身智能和物理AI时代,京东也想卖两把铲子:一把叫数据,一把叫售后。采集足够多的数据让你能训练出好模型,售后让你的机器人不怕坏、修得好、活得下去。

    修机器人?那是门面。60万人头戴采集器、铺满五大场景的数据战争,才是里子。牌都明着打,但你就是接不住。

    三、保住饭碗:一场机器人时代的人力实验

    刘强东给过一句承诺:“对于被机器取代的一线员工,京东一个都不会开除,要把新技术对蓝领工人及其家庭的冲击降到最低。”

    京东抛出的方案是:老员工被成批拉进培训室,学习怎么保养、维修、调试机器人。不是打杂,是正经学技术。未来五年,京东要招10万名维修工程师,覆盖机器人维修等业务领域。

    这背后是一笔大账。仅一年时间,2亿元“多面手计划”砸下去,让无数蓝领工人艺多不压身。“京工巧匠”体系已经评出首批近2万人,1万个自营服务站全链路兜底。30余项单兵作业规范、5000多条知识库词条,把原先“散养”的蓝领纳入标准化轨道。工时定价、透明派单、标准工具、职业晋升,一条清晰的“蓝领白领化”路径就这么硬凿出来了。

    京东这时把自家蓝领批量转型,等于提前卡位了一条稀缺的供应链。在物理AI时代,建设全球最大物理世界运营中心的过程中,京东在具身智能领域的布局,至少定义了近10个新职业——具身智能数据采集员、AI医生训练师、无人机群飞行规划师、智慧仓运维员、无人机飞手、无人车安全员、机器人维修工程师、智能客服AI训练师、智能家居维修师。从天上飞的到地上跑的,从仓库到客厅,从硬件维保到数据喂养,覆盖了具身智能商业化的全链条。

    有人把这解读成京东的“人文关怀”。刘强东在5月27日的内部讲话里,撂下了一句让很多人愣住的话:“京东将建成最大物理世界运营商。20年之后,京东依然是中国拥有员工数最多的企业。”

    什么叫“物理世界运营”?就是运营机器人在物理世界里所需要的一切基础设施——数据、维修、物流、供应链、人才。让AI从屏幕里走出来,在仓库里搬货、在药房里问诊、在工厂里巡检、在大街上送外卖。零售、物流、健康、工业、家政,3000多个真实场景全覆盖。机器人,未来可能是每个家庭、每个用户触达AI的稳定入口。卖机器人、造机器人、修机器人……京东从全产业生态入手,掌握了机器全生命周期的数据入口。

    这才是阳谋的可怕之处。不是藏一招暗棋,而是把每一步都摆给你看,但你就是接不住。

    刘强东赌的是:AI越发达,越需要一个庞大的物理世界运营网络来托底。机器越聪明,越需要懂它的人。技术可以替代人手,但替代不了人对物理世界的理解和运营。20年后,京东依然是中国员工最多的企业。不是因为它守旧,而是因为它看到了一个硅谷没看到的未来。

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