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Wie JD.com ein offenes Full-Stack-Ökosystem für Physical AI aufbaut
JD.com behandelte KI im ersten Halbjahr 2026 zunehmend als industrielle Infrastruktur: Die Forschungs und Entwicklungsaufwendungen stiegen um 53,2 Prozent. Die geplante Wertschöpfungskette verbindet reale Daten aus Handel und Logistik mit offenen JoyAI Modellen, Roboterfertigung, Praxistests und Dienstleistungen für...
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- JD.com behandelte KI im ersten Halbjahr 2026 zunehmend als industrielle Infrastruktur: Die Forschungs und Entwicklungsaufwendungen stiegen um 53,2 Prozent.
- Die geplante Wertschöpfungskette verbindet reale Daten aus Handel und Logistik mit offenen JoyAI Modellen, Roboterfertigung, Praxistests und Dienstleistungen für Händler, Hersteller, Entwickler und Hardwareunternehmen.
- JD.com setzt darauf, dass der nachhaltige Vorteil bei Physical AI weniger im isolierten Modell als in den Daten, Geräten, Arbeitsabläufen und Servicenetzwerken liegt, die Roboter zuverlässig in der Praxis einsetzen la...
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is JD.com, under founder and chairman Richard Liu’s belief that technological barriers are a form of exploitation rather than JD’s philo. Article summary: JD.com’s approach is to treat AI less as proprietary software to rent at high margins and more as shared industrial infrastructure: open models and data lower adoption costs, while JD’s durable advantage comes from opera. Topic tags: general, general web, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake num
JD.com will künstliche Intelligenz nicht als abgeschottetes Premiumprodukt positionieren, sondern als industrielle Infrastruktur: offen genug, damit Partner und Entwickler sie nutzen können, zugleich eng mit den eigenen Bereichen Handel, Lagerhaltung, Logistik, Gesundheit und Fertigung verbunden. Gründer und Verwaltungsratschef Richard Liu bezeichnete technologische Zugangshürden als eine Form der Ausbeutung und erklärte, JD.com wolle seine KI nicht nur für ein einzelnes Unternehmen oder Land einsetzen. Praktisch mündet diese Haltung in eine Full-Stack-Strategie, die Modelle, Daten, Hardware, Einsatzumgebungen und Service miteinander verknüpft. 1
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Der entscheidende Unterschied: JD.com veröffentlicht nicht lediglich einen Chatbot oder einzelne Modellgewichte. Der Konzern versucht, einen wiederholbaren Weg von der Datenerfassung in der realen Welt über das Modelltraining und die Roboterproduktion bis hin zu Praxistests und kommerziellen Anwendungen aufzubauen. Das könnte die Kosten und die technische Komplexität beim Einstieg in Physical AI senken. Ob dieses Ökosystem langfristig wirtschaftlich tragfähig und tatsächlich offen genug ist, wurde allerdings noch nicht unabhängig nachgewiesen.
Mehr Investitionen, aber selektive Offenheit
JD.com meldete für das erste Halbjahr 2026 einen Anstieg der Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen um 53,2 Prozent gegenüber dem Vorjahreszeitraum. Die Investitionen fließen nach Unternehmensangaben unter anderem in die JoyAI-Modellfamilie, verkörperte Intelligenz, Infrastruktur für Physical AI und industrielle Anwendungen. Zugleich kündigte JD.com an, seine vollständig selbst entwickelten KI-Technologien globalen Partnern zu öffnen. 2
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Diese Öffnung erfolgt auf mehreren Ebenen. JD.com hat ausgewählte Modelle über Hugging Face und GitHub veröffentlicht, digitale Avatare für Livestreams mehr als 80.000 Händlern kostenlos zugänglich gemacht und den EgoLive-Datensatz mit Aufnahmen aus der menschlichen Ich-Perspektive für die Industrie geöffnet. 2
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Das ist eher als Ökosystemstrategie denn als Versprechen zu verstehen, dass sämtliche Bestandteile unter identischen Bedingungen vollständig offen sind. Modellgewichte, Trainingsmaterialien, Datensätze, Bereitstellungssoftware und kommerzielle Dienste können jeweils unterschiedlichen Zugangsregeln unterliegen. Für Anwender zählt daher nicht nur das Etikett „Open Source“, sondern auch, ob Werkzeuge und Daten vorhanden sind, mit denen sich eine Anwendung tatsächlich entwickeln und betreiben lässt.
Der Vorteil realer Arbeitsabläufe
Physical AI braucht mehr als Text aus dem Internet. Roboter müssen Gegenstände, Räume, Bewegungen, Zeitabläufe und Sicherheitsanforderungen verstehen – und außerdem die Folgen ihrer eigenen Handlungen berücksichtigen. JD.com sieht seinen Vorteil in mehr als zwei Jahrzehnten Erfahrung mit Lagerhaltung, Einzelhandel und Logistik. Dadurch verfüge der Konzern über wiederkehrende reale Einsatzumgebungen, in denen diese Probleme auftreten. 2
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In zwei Jahren will JD.com mehr als 10 Millionen Stunden Video aus der realen Welt sammeln – sowohl aus der Perspektive der handelnden Personen als auch aus der Perspektive von Maschinen. Die geplanten Szenarien reichen laut Unternehmensangaben von Handel, Lagerhaltung und Logistik bis zu industrieller Arbeit, Haushalt und weiteren Bereichen. Außerdem baut JD.com nach eigener Darstellung das weltweit größte Zentrum zur Sammlung von Daten für verkörperte Intelligenz auf und hat in Suqian eine entsprechende Datengemeinschaft eingerichtet. 1
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EgoLive bildet die erste öffentlich zugängliche Ebene dieses Vorhabens. JD.com bezeichnet den Datensatz als den größten Datensatz der Branche aus menschlicher Perspektive. Berichte zur ersten Veröffentlichung nennen rund 2.000 Stunden Material mit mehr als 300 praktischen Aufgaben. Hochpräzise Datensätze wurden zudem gezielt Hochschulen, Entwicklern und Unternehmen aus dem Ökosystem zur Verfügung gestellt. Diese Größenangaben stammen von JD.com oder aus Branchenberichten und sind daher nicht als unabhängig geprüfte Benchmarks zu verstehen. 4
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Der geplante Datenkreislauf ist einfach:
- Beschäftigte und Maschinen erzeugen Video- und Betriebsdaten.
- Diese Daten verbessern Modelle für Wahrnehmung, Planung und Interaktion.
- Verbesserte Modelle werden in Lagern, Liefernetzwerken, Fabriken und Serviceumgebungen getestet.
- Die Einsätze erzeugen neue Beispiele, Ausnahmen und Leistungsdaten.
- Die daraus entstehenden Fähigkeiten können für weitere Nutzer und Branchen bereitgestellt werden.
Genau deshalb ist die Strategie von JD.com auf reale Geschäftsbereiche angewiesen. Ein offenes Modell kann Experimente erleichtern. Verlässliche Physical AI braucht jedoch zusätzlich echte Aufgaben sowie eine Infrastruktur, mit der sich prüfen lässt, ob ein System im Alltag funktioniert.
JoyAI: eine Modellfamilie statt eines monolithischen Systems
Die Open-AI-Initiative von JD.com umfasst verschiedene Modelltypen. JoyAI-Echo konzentriert sich auf die Erzeugung längerer Audio- und Videoinhalte, JoyAI-VL-Interaction auf die Echtzeit-Interaktion zwischen Bild und Sprache und JoyAI-Video-Edit auf die Bearbeitung von Videoströmen. 5
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Für physische Einsatzumgebungen ist besonders JoyAI-VL-Interaction relevant. Das Modell verarbeitet fortlaufende Videoströme, statt nur Fragen zu einem einzelnen Standbild zu beantworten. Mit veröffentlicht wurden das Modell, ein Trainingsrezept, zeitlich synchronisierte Interaktionsdaten und ein in Echtzeit einsetzbarer Streaming-Stack. Die technische Dokumentation beschreibt ein auf visueller Verarbeitung basierendes System mit 8 Milliarden Parametern, das kontinuierliches Video mit einer Latenz von unter einer Sekunde verarbeiten kann. 17
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Diese Bündelung senkt den Entwicklungsaufwand für Anwendungen, die dauerhaft auf Kamerabilder zugreifen. Sie zeigt zugleich den Grundgedanken von JD.com: Wiederverwendbare Bausteine werden veröffentlicht, während der Konzern seinen Vorsprung in den realen Umgebungen behält, in denen diese Bausteine trainiert, bewertet und integriert werden.
RoboBase: der Schritt von Software zur Fertigung
Modellzugang allein schafft noch keine Physical-AI-Branche. Roboter benötigen Komponenten, Montage, Tests, Integration, Wartung und lokale Unterstützung. Die RoboBase-Initiative von JD.com soll diese industrielle Lücke schließen.
Der Bau der ersten RoboBase-Anlage begann 2026 in Guangzhou. JD.com zufolge soll das Projekt einen Kreislauf von Forschung über Fertigung und Anwendung bis hin zum Service ermöglichen. In den kommenden fünf Jahren will das Unternehmen mehr als 80 Roboterstandorte in China aufbauen. 3
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Damit könnte JD.com über die Rolle eines KI-Anbieters hinauswachsen und sich als Infrastruktur- und Servicepartner für Robotikunternehmen positionieren. Die Kombination aus Lieferkettenzugang, Modellen, Datenerfassung, realen Testumgebungen, Produktionskapazitäten und Kundendienst wäre ein umfassendes Angebot. Die Pläne sind allerdings ambitioniert; die verfügbare Berichterstattung beschreibt bisher vor allem die Vorhaben und die Positionierung des Unternehmens, weniger unabhängig geprüfte Betriebsergebnisse.
Logistik als Test auf Wiederholbarkeit
JD.com nutzt sein Logistiknetzwerk als wichtigste Demonstrationsumgebung für Physical AI. Unternehmensangaben und Branchenberichte nennen unter anderem folgende Beispiele:
- Das Waren-zur-Person-System Zhilang ist in mehr als 60 Lagern im Einsatz, darunter auch an internationalen Standorten.
- Der zweiarmige Roboter Yilang soll einen Artikel in etwa zehn Sekunden erkennen, greifen und stapeln können.
- Mehr als 1.000 autonome Lieferfahrzeuge sind in über 20 chinesischen Provinzen im Einsatz.
- Ein Drohnen-Liefernetz in Sichuan erreicht 78 Dörfer; einzelne Lieferungen sollen in etwa sieben Minuten abgeschlossen sein.
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Die Beispiele decken Lagerung, Kommissionierung, Handhabung, Sortierung und die letzte Meile ab. Strategisch geht es dabei nicht nur um Automatisierung. JD.com will zeigen, dass sich ein System aus Modellen und Robotern in wiederholbaren Abläufen an mehreren Standorten einsetzen lässt – und nicht auf einen Laborprototyp beschränkt bleibt. 24
Die Belege beruhen weiterhin überwiegend auf Unternehmensangaben oder Branchenberichten. Die vorsichtigste Schlussfolgerung lautet daher: JD.com verfügt über eine umfangreiche Gruppe behaupteter Einsätze und nutzt sie, um seine These der industriellen Skalierung zu untermauern. Ob die Systeme bei Kosten, Sicherheit, Verfügbarkeit und Auswirkungen auf die Arbeit dauerhaft überzeugen, muss sich erst durch weitere unabhängige Prüfungen zeigen.
Ein Ökosystem über die eigenen Lager hinaus
JD.com zufolge werden seine industriellen KI-Agenten von mehr als 3.000 Herstellern genutzt. Das Unternehmen erklärt außerdem, den Aufwand für Datenverwaltung von Monaten auf Stunden reduzieren zu können. Die digitalen JoyAvatar-Menschen seien von mehr als 80.000 Händlern eingesetzt worden; im zweiten Quartal habe sich die Zahl der Livestreaming-Konten im Jahresvergleich verdreifacht. Das Aidol Creation Camp habe nach Unternehmens- und Branchenberichten mehr als 50 KI-Hardwareprodukte bis zur Marktreife begleitet. 2
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Damit erweitert sich die Zielgruppe deutlich. Händler können digitale Moderatoren einsetzen, Hersteller industrielle KI-Agenten nutzen, Hochschulen und Entwickler mit Datensätzen arbeiten und Hardware-Start-ups Unterstützung bei Lieferkette und Anwendung erhalten. Theoretisch erzeugt jeder zusätzliche Teilnehmer neue Rückmeldungen aus dem Betrieb und vergrößert den Markt für die zugrunde liegenden Werkzeuge.
Das unterscheidet ein internes Automatisierungsprogramm von einer industriellen Plattformstrategie. JD.com versucht, KI-Fähigkeiten nach außen zu verteilen und zugleich an den angrenzenden Dienstleistungen Wert zu schöpfen: effizientere Auftragsabwicklung, niedrigere Betriebskosten, Roboterproduktion, Integration, Händlerwachstum und höhere industrielle Produktivität.
Was JD.com noch beweisen muss
Die Grundstruktur ist schlüssig: stark in den gesamten Technologie-Stack investieren, ausgewählte Fähigkeiten öffnen, Daten aus realer Arbeit sammeln, Modelle für physische Aufgaben trainieren, Roboter herstellen und testen und sie über ein bestehendes Betriebsnetz einsetzen. Das passt zu einer breiteren Entwicklung bei Physical AI: Der Wettbewerb entscheidet sich zunehmend zwischen vollständigen Systemen und nicht nur zwischen einzelnen Modellen. 3
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Offenheit bedeutet jedoch nicht automatisch niedrige Kosten. Und ein Einsatz im Betrieb garantiert noch keinen dauerhaften Produktivitätsgewinn. Unabhängige Bewertungen müssen insbesondere folgende Fragen beantworten:
- Wie weit dürfen Partner Modelle, Daten und Bereitstellungssoftware tatsächlich verwenden?
- Sind die Datensätze ausreichend dokumentiert und mit klaren Genehmigungs- und Schutzmechanismen versehen?
- Wie gut lassen sich die Systeme auf andere Lager, Länder, Branchen und Hardwareplattformen übertragen?
- Senken Roboter nach Integration, Wartung und Beaufsichtigung die gesamten Betriebskosten?
- Wie werden Entwickler und Hersteller aus dem Ökosystem an der entstehenden Wertschöpfung beteiligt?
JD.com setzt derzeit am deutlichsten darauf, dass KI nützlicher – und möglicherweise zugänglicher – wird, wenn sie mit realer körperlicher Arbeit verbunden ist. Die offenen Modelle und Datensätze sind dabei nur die sichtbare Oberfläche. Der tiefere, von JD.com vorgeschlagene Wettbewerbsvorteil liegt im Kreislauf darunter: Betriebsdaten, erprobte Arbeitsabläufe, Fertigungskapazität, große Einsatzvolumina und eine Serviceinfrastruktur.
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Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Wie JD.com ein offenes Full-Stack-Ökosystem für Physical AI aufbaut“?
JD.com behandelte KI im ersten Halbjahr 2026 zunehmend als industrielle Infrastruktur: Die Forschungs und Entwicklungsaufwendungen stiegen um 53,2 Prozent.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
JD.com behandelte KI im ersten Halbjahr 2026 zunehmend als industrielle Infrastruktur: Die Forschungs und Entwicklungsaufwendungen stiegen um 53,2 Prozent. Die geplante Wertschöpfungskette verbindet reale Daten aus Handel und Logistik mit offenen JoyAI Modellen, Roboterfertigung, Praxistests und Dienstleistungen für Händler, Hersteller, Entwickler und Hardwareunternehmen.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
JD.com setzt darauf, dass der nachhaltige Vorteil bei Physical AI weniger im isolierten Modell als in den Daten, Geräten, Arbeitsabläufen und Servicenetzwerken liegt, die Roboter zuverlässig in der Praxis einsetzen la...