京東押注機械人：由賣產品到搭建具身智能商業化基建

京東對機械人嘅押注，睇落唔似係孤注一擲咁押中某一款人形機械人，反而更似係想做整個行業嘅「商業化底座」——由聚合買家需求、供應共用零件，到提供真實工作場景、收集數據、維修保養同全生命週期服務，幫機械人由實驗室示範走入零售、物流、健康、工業、家庭及公共服務等場景。 56

規模亦相當進取。京東表示，到2028年會喺機械人領域投入百億級人民幣資源，協助100個機械人品牌各自實現獨立銷售額突破10億元，並推動機械人進入100萬個終端場景。呢啲係公司公布嘅計劃同目標，並唔代表已經由獨立資料證實嘅成果。 56

機械人要普及，關鍵唔只係部機夠唔夠聰明

一部機械人可以喺受控環境完成示範，唔代表佢已經係一件成熟嘅商業產品。真正落地，仲要處理可靠零件、買家渠道、安裝、培訓、軟件更新、備件、維修、回收，以及足夠嘅實際操作數據，先可以持續改善表現。

京東嘅基本判斷係：機械人公司往往各有所長，有啲做硬件，有啲做控制系統，有啲做AI模型，但好少公司可以自己同時建立大型銷售渠道、跨行業部署網絡、標準化採購、全球維修服務同大規模真實世界數據。京東就想將呢啲固定成本攤分畀更多品牌同應用場景。 4710

1. 聚合消費者同企業需求

京東表示，目前透過自營業務同超過200個機械人品牌及核心零部件供應商合作，範圍涵蓋消費及家用機械人，以及零售、健康、工業同物流等應用。公司亦按用家需要，將平台上唔同用途嘅機械人分成16個詳細類別。 146

咁樣做唔只係方便上架同分類。京東可以協助品牌釐清產品係為邊類客戶而設，接觸消費者同企業買家，亦可以將搜尋、查詢、交易同評價等訊號，返饋畀產品團隊。有報道指，京東平台活動反映約7億名消費者同800萬名企業客戶嘅需求。 4

對規模較細嘅機械人公司嚟講，呢個模式可能減低搵客同測試產品市場匹配度嘅成本；對京東嚟講，就可以更清楚知道買家真正想自動化嘅工作，而唔係只睇製造商想生產乜嘢。

2. 由電池入手，統一共用零件

京東以電池作為供應鏈碎片化嘅例子。公司正聯同20多個機械人合作夥伴，推動電池尺寸、接口、通訊協議同安全標準統一，同時配合集中採購、預先備貨同分階段提貨。 51517

理論上，呢種做法可以帶來幾個實際好處：

• 以更大採購量壓低單件成本；
• 減少為每個品牌度身訂造同重複研發；
• 令備件供應更加穩定；
• 簡化更換同維修流程；以及
• 縮短產品開發同售後服務周期。

電池標準化當然唔會一次過解決所有兼容問題，而現有資料亦未有證明實際節省咗幾多成本。不過，佢反映出京東更大嘅思路：先搵出競爭品牌之間共通嘅需求，再用採購、倉儲同物流規模，令呢啲共用要求更容易落地。

3. 將機械人放入持續運作嘅真實場景

京東正開放部分商業版圖畀機械人應用，而唔係只將機械人當成台上展示品。據報道，相關場景包括商場導覽及購物協助、貨架補貨、咖啡製作、倉庫搬運及分揀、自動配送、健康藥房包裝，以及長者照護支援；服務亦包括故障診斷、維修、換電、保養、鑑定同回收。 16182022

呢啲場景之所以重要，係因為機械人要面對不斷變化嘅環境：唔同嘅店舖格局、貨物、顧客、工作流程同故障模式。一部長期喺門店或者倉庫運作嘅機械人，可以產生比短時間、預先編排嘅示範更有用嘅回饋。

京東將呢啲商業場景形容為持續進行嘅實戰訓練。對機械人嚟講，價值係累積操作經驗；對京東嚟講，就可以了解邊啲工作真係有經濟效益、邊啲環節仍然需要人手介入，以及客戶對已部署系統有咩期望。 1517

4. 建立維修同全生命週期服務網絡

售後支援可能係機械人商業化入面最唔起眼、但最關鍵嘅一環。一部機械人就算核心技術運作正常，如果壞咗冇人診斷、冇零件維修、冇得升級，甚至無法安全回收，最後都可能變成昂貴嘅負擔。

京東表示，現時已喺國內設立8個機械人維修中心，並推出「120」服務標準：1分鐘響應、2小時內上門、即日修好。公司亦表示，維修能力已擴展至歐洲、中東同北美。 415

未來5年，京東計劃建設80個RoboBase機械人基地，並喺超過100個國家及地區發展售後服務。呢啲基地預計會整合展示交付、維修保養、研發設計、中試組裝、數據收集、生產製造同產品升級等工作。 57

對機械人品牌嚟講，呢種共享網絡理論上可以省卻自行建立一套完整服務系統嘅成本；對客戶嚟講，亦可以更直接回答一個最基本嘅問題：部機械人壞咗之後，究竟搵邊個處理？

5. 由真實操作形成數據飛輪

具身智能需要嘅唔係普通影片數據，而係能夠將「睇到乜嘢」同「點樣行動」連埋一齊嘅數據：機械人見到乜、點樣移動、接觸到乜，以及遇到突發情況時點樣反應。京東雲表示，計劃喺兩年內收集超過1,000萬小時真實場景數據，並以此建立自主控制嘅AI模型矩陣。 5611

較早前嘅報道提到，京東正建立由收集、標註、訓練到驗證嘅數據流程，場景包括物流、工業製造、健康醫療、家庭服務同城市運維；公司亦曾提到會同時收集人類第一身及第三身視角影片，以及機械人本體數據。 2426

京東想建立嘅數據飛輪，大致係：

1. 機械人喺門店、倉庫、家庭及其他工作環境持續運作；
2. 過程產生成功操作、失敗案例同極端情況；
3. 數據用嚟改善模型、接口同任務規劃；以及
4. 改良後嘅系統再部署返同一個網絡，繼續測試同學習。

不過，影片數量多，唔等於一定係高質素機械人數據。數據仲要同任務相關、標註準確、合法可用，亦要連繫到模型真正需要學習嘅動作同結果。京東提出嘅1,000萬小時係目標，最終可以產生幾大技術價值，現階段未可以假定。

點解京東相信共享網絡模式有機會行得通？

規模效應

集中需求可以提升議價能力，亦令庫存規劃更容易。共用規格同時有機會減少重複設計同備件複雜度，尤其係電池呢類常見但涉及安全嘅零件。 1015

將可靠性變成營運能力

機械人可靠，唔只代表佢有能力完成一項工作，仲要睇運作時間、故障診斷、備件、前線技術員、軟件更新同報廢處理。一套覆蓋全生命週期嘅服務網絡，可以令呢啲要求由產品一開始就包括其中，而唔係出事之後先補救。 78

加快市場回饋

京東嘅電商同實體營運業務，可以將產品發現、客戶查詢、交易、評價、現場部署同維修紀錄串連起來。呢啲回饋有機會幫品牌更快搵到有潛力嘅用例，亦更快決定技術改良方向。 47

填補「集體行動」缺口

標準化同共享數據嘅好處，係畀成個生態系統受惠；但對一間規模較細嘅製造商嚟講，未必有足夠資源或者誘因獨力建立呢套基建。京東就試圖同時扮演組織者、買家、營運者、服務供應商同數據平台，填補呢個空位。

仲有咩未證實？

呢套策略野心十足，但最重要嘅數字大部分都係前瞻性承諾。80個RoboBase、覆蓋超過100個國家、1,000萬小時數據、百億級資源投入、100個高銷售品牌、100萬個終端場景，以及預計新增超過10萬個售後職位，全部都係已公布嘅計劃或目標。 567

現有報道就支持幾項已經出現嘅基礎能力，包括同超過200個機械人品牌合作、設立8個國內維修中心、聯同20多個夥伴推動電池標準化，以及喺零售、物流、維修、健康同家庭服務等場景進行部署。 41518

但呢啲基礎，暫時仍然未能證明完整網絡一定可以喺全球規模下帶來更低成本、更高可靠性或者大眾化採用。最終成敗會取決於幾件事：競爭品牌會唔會真正接受共用標準；真實世界數據能唔能夠轉化成更好嘅機械人表現；跨市場嘅售後服務有冇經濟效益；以及客戶喺試點完成之後，會唔會繼續為機械人付費。

總結

京東押注嘅，唔只係機械人本身嘅智能，而係令機械人買得起、部署到、壞咗有人修，仲可以從真實工作入面持續學習嘅整套系統。

因此，京東嘅策略其實係整合四種規模：大型電商平台帶來嘅需求、集中採購及物流帶來嘅零件規模、真實營運場景帶來嘅部署同數據，以及支援機械人全生命週期嘅服務網絡。如果能夠落實，京東有機會將零散嘅機械人產品，推向一個更容易支援、更容易維持運作嘅產業。不過截至目前，較有力嘅證據係京東正逐步搭建呢套基建，而唔係一個承諾中嘅全球機械人網絡已經完成。