川观新闻记者 唐泽文 发自乌镇

11月4日，2026世界互联网大会乌镇峰会的机器人与具身智能分论坛上，京东集团技术委员会主席曹鹏分享了公司推动AI从数字世界走向物理世界的最新实践。

人形机器人当下到底处在什么阶段？真要规模化普及，我们还有哪些瓶颈需要突破？

分论坛开始前，川观新闻记者专访了曹鹏。

川观新闻：当下看，人形机器人的发展处于一个什么阶段？硬件跑得快，机器人的“GPT时刻”是不是马上要来了？

曹鹏：现在人形机器人硬件本体、运动控制进步飞快，打拳、跳舞、奔跑等炫酷演示层出不穷，但热闹背后，“小脑强、大脑弱”的矛盾十分突出。

机器人运控本体发展迅速，但长程任务理解、开放场景任务泛化能力仍然不足，这直接导致行业至今缺少可以严肃大规模落地的机器人应用，这也是通用具身智能只给到3—4分成熟度的重要原因。

行业内部也存在路线分歧：一部分观点认为要依靠世界模型实现突破，另一部分认为只需在现有多模态大模型基础上强化，就能延伸到具身领域。

针对业内热议的“模型与机器人本体对齐是最大难关”这一观点，我有不同理解：模型与硬件本体的对齐更多是工程适配问题，类似大模型适配不同国产算力芯片，投入资源就可以解决，并不是阻碍产业前进的闭环难题。

真正的核心前提，是具身模型自身泛化能力足够强大，在仿真环境中就具备很高任务成功率，对齐才具备现实意义。

传统工业机器人在汽车制造等封闭流水线已经实现极高自动化率，但高度依赖固定环境，很难应对物流行业大量非标货品。

日用百货、服装等包装形态千差万别，正是这些非标场景，是具身智能需要攻克的重点。现阶段3C标准化货品分拣场景，机器人和人工的单均成本已经相差无几，随着供应链规模化还会持续下降；而非标场景的泛化难题，仍处在持续探索阶段。目前，距离属于机器人的“GPT时刻”仍有很长的路要走。

川观新闻：很长的路大概是多久，比如大家经常说的家里的机器人保姆，我们什么时候能用上？

曹鹏：家庭机器人大规模走进普通百姓家，要等到商业机器人完成规模化部署、硬件成本大幅下降之后才会发生，预计需要8—10年，其间还需要攻克安全性、伦理等一系列问题。

家庭场景条件复杂，普通用户不会为适配机器人重新改造家装，对成本、稳定性容错率极低。

与之对比，商业场景可以围绕机器人调整业务流程，企业可以承担更高设备采购成本。所以路径必然是B端先行，预计未来3—5年商业机器人完成规模化落地，之后才逐步向家庭渗透。至于大家畅想的机器人情感陪护能力，我认为语言大模型的发展速度更快，情感交互会早于机器人本体完全成熟就实现，不会成为主要瓶颈。

川观新闻：京东为什么会进入到具身智能这个赛道中来？以后会不会出一个“京东牌”机器人？

曹鹏：当前大厂入局具身智能，不少选择自研整机机器人，下场直接参与市场竞争。而我们选择一条不一样的路：不打造自有品牌机器人，而是做整个具身产业的生态共建者与基础设施提供者。

我们希望整个具身行业能够实现突破，当行业成熟之后，我们海量的仓储、零售、线下药房等场景，就能够获得更可靠、成本更低的机器人。

京东的竞争优势集中在三重底座。第一是场景与数据优势，海量真实供应链场景天然就是数采场地，不需要专门搭建数采工厂，一线作业人员在日常工作中就可以同步完成数据采集，成本优势显著，同时配套成熟的数据处理、合规安全、模型训练基础设施。第二是完整供应链能力，打通上下游，覆盖机器人销售渠道、零部件配套。第三，京东本身就是巨大的需求方，未来潜在的百万量级采购需求，能够拉动行业形成规模效应，反向推动硬件成本下行，加速技术迭代。

我们还规划在全国建设80个机器人产业基地，搭建机器人维修、保养、售后履约服务体系；同时开放京东仓储、门店等真实场景，欢迎各类机器人企业进场测试、打磨本体与算法，用真实业务场景检验技术能力，再以实际订单牵引产业成长。

川观新闻：当下看，具身智能的发展还有哪些具体的现实问题？

曹鹏：还有不少。比如，数据层面规模目标已经达成，但外部模型厂商需求持续迭代，带来不小不确定性；具身模型迭代符合预期，随着训练数据不断扩充，模型效果持续收敛；真实业务场景中，标准化场景稳步推进，非标泛化场景仍在持续试验。

在乌镇峰会开源开放的主题下，我们也希望与大家一起共建共享：一方面持续沉淀高质量数据，部分模型选择开源，与行业共享技术成果；另一方面打通供应链上下游，完善机器人售后维保服务能力；持续开放真实业务场景给到行业伙伴测试打磨，再以实际订单牵引产业发展。

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