JawabanDipublikasikan28 sumber
Bagaimana JD.com Membangun Ekosistem Physical AI Terbuka dari Ujung ke Ujung
JD.com menaikkan belanja riset dan pengembangan sebesar 53,2% secara tahunan pada paruh pertama 2026, sambil membuka sebagian model, data, dan layanan AI bagi mitra global. Strateginya menggabungkan data dari ritel, gudang, dan logistik dengan model JoyAI, manufaktur robot RoboBase, serta penerapan di dunia nyata.
Diterbitkan olehDiedit dengan GPT-5.6 LunaGambar dibuat dengan GPT Image 1.5
Jawaban penelitian
Poin-poin penting
- JD.com menaikkan belanja riset dan pengembangan sebesar 53,2% secara tahunan pada paruh pertama 2026, sambil membuka sebagian model, data, dan layanan AI bagi mitra global.
- Strateginya menggabungkan data dari ritel, gudang, dan logistik dengan model JoyAI, manufaktur robot RoboBase, serta penerapan di dunia nyata.
- Keunggulan yang ingin dibangun JD.com bukan hanya model AI, melainkan keseluruhan sistem: data, perangkat keras, alur kerja, pengujian, penerapan, dan layanan.
- Sebagian besar angka skala dan klaim kinerja masih berasal dari perusahaan atau pemberitaan industri, sehingga dampak ekonomi dan tingkat keterbukaan ekosistemnya masih perlu diverifikasi secara independen.
AI Perintah
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 sedang memosisikan AI bukan sekadar sebagai perangkat lunak eksklusif, melainkan sebagai infrastruktur industri yang dapat dipakai bersama. Pendiri sekaligus ketua perusahaan, Richard Liu, pernah menyebut hambatan teknologi sebagai bentuk eksploitasi dan mengatakan bahwa teknologi AI JD tidak seharusnya hanya melayani satu perusahaan atau satu negara. Gagasan itu diterjemahkan ke dalam strategi full-stack: menghubungkan model, data, perangkat keras, penerapan, dan layanan. 1
2
Perbedaannya penting. JD.com tidak hanya merilis chatbot atau sekumpulan bobot model. Perusahaan ini berupaya membangun jalur berulang dari pengumpulan data dunia nyata, pelatihan model, pembuatan robot, pengujian operasional, hingga penggunaan komersial. Jika berhasil, pendekatan tersebut dapat menurunkan biaya dan kerumitan adopsi physical AI—kecerdasan buatan yang mampu memahami dan bertindak di dunia fisik. Namun, keekonomian jangka panjang dan tingkat keterbukaan ekosistem ini belum terbukti secara independen.
Investasi besar, keterbukaan yang selektif
JD.com melaporkan bahwa belanja riset dan pengembangan pada paruh pertama 2026 meningkat 53,2% dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya. Investasi itu diarahkan ke keluarga model JoyAI, kecerdasan berwujud, infrastruktur physical AI, dan penerapan industri. Perusahaan juga menyatakan bahwa teknologi AI yang dikembangkan secara mandiri dari hulu ke hilir akan dibuka bagi mitra global. 2
3
Keterbukaan tersebut hadir dalam beberapa bentuk. JD.com telah merilis sejumlah model melalui Hugging Face dan GitHub, menyediakan layanan siaran langsung dengan manusia digital secara gratis kepada lebih dari 80.000 pedagang, serta membuka dataset video sudut pandang manusia EgoLive bagi pengguna industri. 2
3
8
Namun, istilah “terbuka” tidak berarti semua komponen memiliki persyaratan akses yang sama. Bobot model, materi pelatihan, dataset, sistem penerapan, dan layanan komersial dapat memiliki aturan penggunaan yang berbeda. Bagi pengembang, pertanyaan pentingnya bukan hanya apakah sebuah model disebut open source, tetapi apakah perangkat pendukung dan datanya cukup tersedia untuk membangun serta menjalankan aplikasi secara nyata.
Operasi nyata menjadi sumber keunggulan data
Physical AI membutuhkan lebih dari sekadar teks dalam skala internet. Robot harus mampu mengenali benda dan ruang, memahami gerakan serta waktu, mematuhi batas keselamatan, dan memperkirakan konsekuensi dari tindakannya. Menurut JD.com, modal penting yang dimilikinya adalah pengalaman lebih dari dua dekade di bidang pergudangan, ritel, dan logistik—lingkungan operasional tempat persoalan tersebut muncul berulang kali. 2
3
4
Perusahaan berencana mengumpulkan lebih dari 10 juta jam video dunia nyata dari sudut pandang orang pertama dan pihak ketiga selama dua tahun. Pengumpulan itu direncanakan mencakup ritel, pergudangan, logistik, pekerjaan industri, rumah tangga, dan berbagai skenario lain. JD.com juga sedang membangun pusat pengumpulan data berwujud yang disebutnya sebagai yang terbesar di dunia, serta mendirikan komunitas data berwujud di Suqian. 1
5
6
29
30
EgoLive menjadi lapisan publik awal dari upaya tersebut. JD.com menyebutnya sebagai dataset sudut pandang manusia terbesar di industri. Laporan mengenai rilis pertamanya menyebut sekitar 2.000 jam rekaman yang mencakup lebih dari 300 tugas operasional. Dataset berpresisi tinggi juga dibuka secara terarah bagi universitas, pengembang, dan perusahaan dalam ekosistem. Karena klaim skala ini berasal dari JD.com atau pemberitaan industri, angka tersebut sebaiknya dipahami sebagai klaim perusahaan, bukan tolok ukur yang telah diverifikasi secara independen. 4
5
6
30
Roda data yang ingin dibangun JD.com berjalan sebagai berikut:
- Pekerja dan mesin menghasilkan video serta data operasional.
- Data tersebut digunakan untuk melatih model persepsi, perencanaan, dan interaksi.
- Model yang lebih baik diuji di gudang, jaringan pengiriman, pabrik, dan layanan.
- Penerapan di lapangan menghasilkan contoh baru, pengecualian, dan umpan balik kinerja.
- Kemampuan yang telah teruji dapat dikemas untuk lebih banyak pengguna dan industri.
Itulah sebabnya strategi JD.com bergantung pada bisnis fisiknya sendiri. Model terbuka dapat menurunkan hambatan untuk bereksperimen, tetapi physical AI yang andal tetap membutuhkan tugas nyata serta infrastruktur untuk mengukur apakah sistem benar-benar bekerja.
JoyAI adalah rangkaian komponen, bukan satu model raksasa
Dorongan open AI JD.com mencakup beberapa jenis model. JoyAI-Echo berfokus pada pembuatan audio-video berdurasi panjang, JoyAI-VL-Interaction pada interaksi visi-bahasa secara waktu nyata, sedangkan JoyAI-Video-Edit dirancang untuk penyuntingan video streaming. 5
7
11
18
JoyAI-VL-Interaction sangat relevan untuk lingkungan fisik karena dirancang memproses video yang terus berjalan, bukan hanya menjawab pertanyaan dari satu gambar statis. Rilisnya mencakup model, resep pelatihan, data interaksi yang selaras dengan waktu, dan stack streaming waktu nyata yang dapat diterapkan. Dokumentasi teknis proyek tersebut menjelaskan sistem vision-first berskala 8 miliar parameter yang mampu memproses video berkelanjutan dengan latensi di bawah satu detik. 17
19
23
Paket semacam ini dapat mengurangi beban teknis bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi berbasis input kamera berkelanjutan. Pada saat yang sama, pendekatan ini mencerminkan strategi JD.com yang lebih luas: merilis komponen yang dapat digunakan ulang, sembari mempertahankan keunggulan melalui lingkungan dunia nyata tempat komponen itu dilatih, dievaluasi, dan diintegrasikan.
RoboBase membawa strategi dari perangkat lunak ke manufaktur
Akses terhadap model saja tidak cukup untuk membentuk industri physical AI. Robot membutuhkan komponen, perakitan, pengujian, integrasi, pemeliharaan, dan dukungan lokal. Inisiatif RoboBase JD.com ditujukan untuk menyediakan lapisan industri tersebut.
Fasilitas RoboBase pertama mulai dibangun di Guangzhou pada 2026. JD.com menyatakan bahwa proyek ini akan mendukung siklus dari riset, manufaktur, penerapan, hingga layanan. Perusahaan juga berencana membangun lebih dari 80 basis robot di seluruh China dalam lima tahun. 3
6
8
10
Struktur ini dapat mengubah posisi JD.com dari sekadar penyedia aplikasi AI menjadi mitra infrastruktur dan layanan bagi perusahaan robotika. Perusahaan berpotensi menggabungkan akses rantai pasok, kemampuan model, pengumpulan data, lokasi pengujian, kapasitas produksi, dan dukungan purnajual. Meski demikian, rencana tersebut masih ambisius. Pemberitaan yang tersedia lebih banyak menggambarkan rencana dan positioning perusahaan daripada hasil operasional yang telah diaudit secara independen.
Logistik menjadi ujian apakah sistem dapat diulang
JD.com menggunakan jaringan logistiknya sebagai lingkungan utama untuk mendemonstrasikan physical AI. Laporan perusahaan dan industri menyebut sejumlah contoh berikut:
- Sistem goods-to-person Zhilang telah diterapkan di lebih dari 60 gudang, termasuk di pasar luar negeri.
- Robot berlengan ganda Yilang dilaporkan mampu mengenali, mengambil, dan menata sebuah barang dalam waktu sekitar 10 detik.
- Lebih dari 1.000 kendaraan pengiriman otonom beroperasi di lebih dari 20 provinsi di China.
- Jaringan pengiriman drone di Sichuan mencakup 78 desa, dengan sebagian pengiriman diselesaikan dalam waktu sekitar tujuh menit.
8
11
24
Contoh-contoh itu mencakup pergudangan, pengambilan barang, penanganan, penyortiran, hingga pengiriman tahap terakhir. Nilai strategisnya bukan hanya sebagai demonstrasi otomasi. JD.com ingin menunjukkan bahwa sistem model dan robot dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja yang berulang di banyak lokasi, bukan berhenti sebagai prototipe laboratorium. 24
Bukti yang tersedia masih terutama berasal dari perusahaan atau pemberitaan industri. Kesimpulan paling aman adalah bahwa JD.com telah memiliki sejumlah penerapan yang diklaim berskala besar dan menggunakannya untuk mendukung narasi industrialisasi. Apakah sistem tersebut mampu memberikan biaya, keselamatan, waktu aktif, dan hasil ketenagakerjaan yang konsisten dalam skala luas masih perlu dibuktikan.
Ekosistemnya melampaui gudang JD.com
JD.com menyatakan bahwa agen AI industrinya telah melayani lebih dari 3.000 produsen dan dapat memangkas pekerjaan tata kelola data dari hitungan bulan menjadi hitungan jam. Perusahaan juga mengatakan bahwa perangkat manusia digital JoyAvatar telah digunakan oleh lebih dari 80.000 pedagang, sementara jumlah akun siaran langsung pada kuartal kedua meningkat tiga kali lipat secara tahunan. Menurut laporan perusahaan dan industri, Aidol Creation Camp telah membantu membawa lebih dari 50 produk perangkat keras AI ke pasar. 2
8
Inisiatif ini memperluas kelompok pengguna yang dibidik. Pedagang dapat memakai presenter digital, produsen dapat menerapkan agen industri, universitas dan pengembang dapat mengakses dataset, sementara startup perangkat keras bisa memperoleh dukungan rantai pasok dan penerapan. Secara teori, setiap peserta baru menambah umpan balik dari lapangan dan memperluas pasar bagi perangkat yang mendasarinya.
Di sinilah perbedaan antara program otomasi internal dan strategi platform industri terlihat. JD.com berupaya menyalurkan kemampuan AI ke luar perusahaan, sembari menangkap nilai dari layanan di sekitarnya: pemenuhan pesanan yang lebih baik, biaya operasi yang lebih rendah, produksi perangkat keras, integrasi, pertumbuhan pedagang, dan produktivitas industri.
Hal yang masih harus dibuktikan
Blueprint JD.com cukup koheren: berinvestasi besar di seluruh stack, membuka sebagian kemampuan, mengumpulkan data dari pekerjaan nyata, melatih model untuk tugas fisik, membuat dan menguji robot, lalu menerapkannya melalui jaringan operasional yang sudah ada. Strategi ini juga sejalan dengan perubahan lebih luas dalam physical AI, ketika unit persaingan semakin bergeser dari model tunggal menjadi sistem lengkap. 3
4
31
Namun, keterbukaan tidak otomatis berarti biaya rendah, dan penerapan tidak otomatis menghasilkan peningkatan produktivitas yang bertahan lama. Evaluasi independen masih diperlukan untuk menjawab beberapa pertanyaan:
- Seberapa luas mitra dapat menggunakan model, data, dan perangkat lunak penerapan JD.com?
- Apakah dataset memiliki dokumentasi, izin, serta perlindungan tata kelola yang memadai?
- Seberapa baik sistem dapat berpindah antara gudang, negara, industri, dan platform perangkat keras yang berbeda?
- Apakah penerapan robot menurunkan total biaya operasi setelah memperhitungkan integrasi, pemeliharaan, dan pengawasan?
- Seberapa besar nilai yang dihasilkan ekosistem akan dibagikan kepada pengembang dan produsen pihak ketiga?
Untuk saat ini, taruhan strategis JD.com paling jelas adalah bahwa AI akan menjadi lebih berguna—dan berpotensi lebih mudah diakses—ketika dihubungkan dengan pekerjaan fisik yang nyata. Model serta dataset terbuka adalah lapisan yang paling terlihat. Keunggulan yang lebih dalam, sebagaimana diusulkan perusahaan, berada pada siklus lengkap di bawahnya: data operasional, alur kerja yang telah diuji, kapasitas manufaktur, skala penerapan, dan infrastruktur layanan.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Orang-orang juga bertanya
Apa jawaban singkat untuk "Bagaimana JD.com Membangun Ekosistem Physical AI Terbuka dari Ujung ke Ujung"?
JD.com menaikkan belanja riset dan pengembangan sebesar 53,2% secara tahunan pada paruh pertama 2026, sambil membuka sebagian model, data, dan layanan AI bagi mitra global.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
JD.com menaikkan belanja riset dan pengembangan sebesar 53,2% secara tahunan pada paruh pertama 2026, sambil membuka sebagian model, data, dan layanan AI bagi mitra global. Strateginya menggabungkan data dari ritel, gudang, dan logistik dengan model JoyAI, manufaktur robot RoboBase, serta penerapan di dunia nyata.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Keunggulan yang ingin dibangun JD.com bukan hanya model AI, melainkan keseluruhan sistem: data, perangkat keras, alur kerja, pengujian, penerapan, dan layanan.