“如果一台机器人能跳舞、会自主跟随，你会为它买单吗？”京东零售具身智能业务负责人郑小丹在接受采访时抛出这样一个问题。她给出的答案是否定的——即便技术再炫酷，若无法解决用户真实需求，产品终究难以落地。这一观点直指当前具身智能行业的核心矛盾：技术突破与商业化落地之间存在巨大鸿沟。
市场数据印证了这一判断。IDC报告显示，2025年全球人形机器人出货量虽同比增长508%至1.8万台，但绝对规模仍显薄弱。更值得关注的是用户结构：宇树科技招股书披露，其同年销售的5511台机器人中，高校、科研机构及科技企业研发部门占比超九成，真正进入工业场景的不足5%。国家电网2026年4月的采购清单更具代表性——8500台具身智能设备中，人形机器人仅占500台，其余均为巡检机器狗、双臂机器人等专用设备。
“行业正在陷入‘为技术而技术’的误区。”郑小丹以新能源汽车发展史作比：该领域曾经历技术路线争议、产品形态迭代等阶段，直到解决续航焦虑、充电便利性等痛点后才迎来爆发。她预测，消费级机器人同样需要经历长期迭代，最终收敛出真正满足需求的产品形态，“这个过程可能比新能源汽车更漫长”。
在商业化探索中，部分细分赛道已显现可行模式。京东平台数据显示，AI陪伴机器人单品销量突破10万件，老年人下棋机器人、外骨骼机器人等实用型产品也获得市场认可。企业端需求更从去年的“技术展示”转向今年的“实际作业”，工业、零售、健康等场景催生出真实订单。郑小丹强调：“产品必须回答‘为用户解决什么问题’这个根本命题。”
面对数据短缺这一行业瓶颈，京东祭出“员工数据采集”方案。依托90万物流、家政、药房等一线员工，京东通过佩戴采集设备的方式，在仓储分拣、家庭服务、药品调配等300余种场景中同步记录操作数据。这种“边工作边采集”的模式既控制了成本，又确保了数据真实性。“我们计划两年内积累1000万小时真实场景数据，质量比数量更关键。”郑小丹透露，团队已建立从采集到标注的全流程质控体系，以适配不同技术路线的模型训练需求。
但挑战同样存在：如何保证90万员工采集数据的一致性？如何标准化不同场景的数据格式？如何规避隐私风险？这些问题在工信部2026年7月发布的首部具身智能数据集行业标准中有了初步解答，但执行层面仍需突破。郑小丹坦言：“数据多样性不足、部分场景开放受限等问题仍在解决中。”
在渠道与售后环节，京东构建了“销售+服务”的双重网络。线上依托9亿用户基础，线下通过数万家门店及与宇树等厂商合作的体验店拓展触点。更引人注目的是其“售后先行”的出海策略：在欧洲8国上线Joybuy电商平台的同时，率先在英国贝德福德、德国杜伊斯堡建立维修中心，推出“机器人救护车”上门服务，覆盖英法德荷等国主要城市。
“欧洲人工成本高且工作时间受限，机器人需求被显著放大。”郑小丹解释，京东通过本地化运维团队确保4小时响应，解决了传统“派工程师跨国维修”的时效难题。这套体系已初见成效：某品牌咖啡机器人故障后，京东英国维修站仅用4小时即完成修复，获得对方CEO公开称赞。目前，京东正在美东、美西和中部地区复制这一模式，为后续市场推广铺路。
京东的野心不止于渠道商。从投资智元机器人、千寻智能等初创企业，到搭建机器人租赁平台；从推出“120”救护车维修计划，到发动员工采集数据，其正试图覆盖产业链各环节。这种“全栈式”布局虽能形成协同效应，但也面临资源分配、厂商合作、市场验证等多重考验。“我们相信自己能成为连接技术与消费者的桥梁。”郑小丹说，“但需要更多耐心去填补每个环节的漏洞。”
