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2026-09-10回看 2 天 · 新增 1 篇（编辑内容 1，软文 0）· 来源 artificialintelligence-news.com
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过去两天 AI News 仅有 1 篇新文章，主题是 JD.com（京东）在 JDDiscovery 2026 上发布 Physical AI Acceleration Plan，重申五年采购 300 万台机器人、100 万辆无人车、10 万架无人机的目标，并披露与 Moore Threads（摩尔线程）共建 10 万卡 GPU 集群的计划。这是一则战略表态加半年报数据的组合稿，没有监管或合规事项，无需立即行动。值得留意的是京东并未给出采购总成本与 ROI 目标，且 GPU 型号未披露。
逐篇要点
- 京东以 300 万台机器人扩张物流领域的 Physical AI（具身智能）（2026-09-10 · AI in Action / Infrastructure & Hardware）
京东在北京 JDDiscovery 2026 上发布 Physical AI Acceleration Plan（物理 AI 加速计划），JD Logistics（京东物流）同时推出面向仓储、分拣、运输、配送的工业级 Wolf Robot 系列，包括可在零下 20 摄氏度运行的设备、自动药房分发系统、无人配送车与无人机。物理设备由 Meta Brain 3.0 统一调度，其 LangzuTech Packer 机械臂在仿真环境中用并行强化学习优化摆放顺序与装载布局，二季度升级了力控技术，6 月已在多个园区 24 小时运行。算力侧，JD Cloud（京东云）计划与国产 GPU 厂商 Moore Threads 合作建设 10 万卡集群，用于大模型训练、推理与具身智能负载，并在两年内采集超 1000 万小时真人活动视频作为训练数据。文章还把这一动作放进京东、Alibaba（阿里巴巴）、Meituan（美团）从补贴战转向物流基建与单位经济性竞争的背景下，同时提到创始人 Richard Liu（刘强东）此前称机器人最终将接替人工快递员，京东已与约 120 家教育机构签约做工人转岗培训。
关键数字：五年采购目标 300 万台机器人、100 万辆自动驾驶车、10 万架配送无人机；LangzuTech Goods-to-Person 系统已部署于中国 30 余个仓库，并在英国、德国落地；截至 6 月 30 日自营仓 1800 余个、Open Warehouse Platform 第三方云仓 2000 余个，总面积超 3600 万平方米；无人车覆盖 20 余个省份，国内无人机航线超 100 条；Meta Brain 3.0 对数亿包裹的最优路径计算从分钟级降至秒级；与 Moore Threads 此前已合作 1 万卡集群，新规划 10 万卡；两年内采集超 1000 万小时视频；四川资中无人机网络覆盖 78 个行政村，部分山村配送最快 7 分钟；2026 上半年研发支出 23 亿元人民币，同比增 23.7%（去年同期 19 亿元）；折旧摊销 26 亿元，同比增 18.7%（去年同期 22 亿元）；物业设备及投资性房地产购置 30.9 亿元（去年同期 27.0 亿元）；商务部研究估计中国即时零售市场 2026 年底达 1.2 万亿元人民币（约 1780 亿美元）；京东及生态企业约 70 万配送与物流人员；与约 120 家教育机构签约转岗培训；现有 8 个机器人维修中心，预计五年支撑超 10 万个机器人服务工程师岗位。
需要留意：文章本身相对克制，明确指出了多处信息缺口：京东未披露五年采购计划的总成本，也未给出全网 ROI 目标；研发支出增长未拆分 AI/机器人占比；折旧与资本开支数据覆盖整个物流业务，并非专属于本次物理 AI 计划；10 万卡集群将采用哪款 Moore Threads GPU 未披露。"300 万台机器人"是重申的既有目标而非新承诺，"秒级路径计算"等性能表述均出自京东自述，无第三方验证。另外，70 万物流人员与"机器人最终接替快递员"的表态并列，转岗培训规模（约 120 家机构、10 万工程师岗位）相对于就业基数的覆盖能力，文中未做评估。
原文
主线观察
今天只有一篇文章，但它把 Physical AI 叙事中三个此前分散的线索接到了一起：调度层（Meta Brain 3.0）、执行层（Wolf Robot / Packer 机械臂）与算力层（Moore Threads 10 万卡集群），并且算力选择是国产 GPU 而非 NVIDIA，这与中国大厂在出口管制下的供应链本地化路线一致，但也意味着训练效率与生态成熟度是未被讨论的变量。与文章引用的 Reuters 9 月 3 日报道相互印证的是，京东、阿里、美团的竞争已从补贴战转向物流基建与订单级经济性，机器人采购本质上是这一转向的资本开支形态，而非单纯的技术秀。值得对照的矛盾点在于：京东强调 24 小时运行、7 分钟山村配送等效率指标，却始终不给出成本与回收期，同时半年折旧增 18.7%、资本开支增 14% 的数字表明设备投入已经开始体现在损益表上，效率收益能否覆盖这部分折旧，是后续几个季度财报要盯的核心问题。上一篇相关报道 Arm 的 Total Design for Physical AI 框架与本篇合看，可以看到 Physical AI 正从芯片 IP 层到物流场景层同时被推进，但两者目前都停留在"平台/计划"阶段，尚缺公开的单位经济性验证。
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