9月25日，北京，JDD 2025（2025京东全球科技探索者大会）大会现场，京东集团CEO许冉在开场演讲中表示：“未来三年，我们将持续投入，带动形成万亿规模的人工智能生态。”
在AI赛道热度不断升温的当下，这句话有一番别样的稳重。
过去两年，国内外大厂频频亮出新模型和新应用，参数、功能的比拼此起彼伏，但京东的选择有些不同：这家公司没有急于亮剑，而是先在零售、物流等自有核心场景中深耕，把模型用起来，再逐步对外开放。
这种路径背后，反映出京东的一种态度：其AI战略的本质不是参数比拼，而是要深入相关领域各个方向成为产业的基础设施，用AI重构供应链。
2025年，京东AI走到厚积薄发的节点，接连发布AI三大产品、四大场景应用成果，并升级三个深度应用平台。JoyAI大模型等产品，JoyAgent等平台，以及零售、物流、医疗等场景集体涌现为一个先进的、体系化的京东AI。
京东甚至重新定义了大模型的价值公式——从去年的“算法×算力×数据×产业厚度的平方”，到今年的“模型×体验×产业厚度的平方”。这意味着，京东将更看重体验和场景与模型的结合，而不是单纯追求技术指标。
换句话说，它要进行的不是大模型训练惯有的路径跟随，而是要走出一条能持续沉淀、真正服务产业的AI之路——在一片喧嚣的赛道上，京东给自己定下的标签是，务实、可落地、面向未来。
从幕后到台前：京东AI开始直面消费者
如果说过去的京东AI像是在水下暗暗积蓄力量，那么今年，它终于浮出水面，把成果推向了用户。
最直接的标志是京犀App内测上线。它被称为“下一 *** 物和生活服务超级入口”，用户可以一句话搞定购物、订餐、订酒店等需求，不再需要在不同App之间来回切换。
它能理解需求，也能结合京东平台的商品和服务，给出更精准的建议。京东为其立下的目标是，不像一个只能用于搜索的百科机器人，而是更加靠近一个真正懂生活的私人助理。
除了App，京东还发布了 “他她它”数字人助手。它的定位不是简单代替 *** ，而是要做一个万能数字人生活助手。
该产品包含三大核心能力：万能博士（视频互动）、AI朋友圈（人与AI社交），以及通过App与硬件、机器人、附身智能等线上线下联动。无论是医疗问诊、点外卖，还是陪伴聊天，都能无缝衔接京东的生态服务。它能同时解决问题，建立持续的互动关系，并带来情感层面的连接。
在此基础上，JoyInside 2.0附身智能平台也颇具想象力。当前机器人公司多聚焦于大脑层面的感知算法和小脑层面的运动控制，交互体验还未能完全打磨，而JoyInside不仅提供标准收益方案，还在技术上提供空间跟随能力以及交互优化支持。
换言之，这个平台能让机器人、AI玩具、智能眼镜等硬件接入京东AI大脑，成为真正懂沟通、懂交流的“智能伙伴”。
据了解，该平台目前已有30多家品牌接入，场景涵盖儿童早教、青年陪伴、老年健康。比如，儿童机器人能识别哭声并安抚情绪，讲故事时还能根据互动动态调整，年轻人则可以将AI机器人作为生活搭子，随时对话闲聊。数据显示，接入JoyInside的硬件，对话轮次平均提升超过120%。
放眼整个行业，京东的C端打法有明显的差异化。它不是追逐娱乐化，也不是单纯做工具，而是贴合自身在零售和服务上的优势，把AI嵌进日常刚需场景。京东不是给用户一个新玩具，而是让AI融入生活细节。
这正是处于混战之中的AI应用层真正需要的。AI应用的下一阶段不在于功能奇观，而在于能否真正进入生活链条，为用户提供切实价值。京东的做法，或许为行业提供了一份务实的范本。
把自己当试验田：京东AI的产业复制术
用户端的尝试是面向消费市场的直观感知，而在企业端，京东的思路更显成熟。它的逻辑是：先在自身零售和物流业务里试炼，再把打磨成熟的能力开放给行业。
今年，京东全面升级了JoyAI大模型，涵盖从3B到750B的全尺寸模型。它不仅在规模上覆盖广，更在算法上引入了多项创新。
例如，思维链合成与自规划（AOT）技术，能形成高效的数据飞轮；渐进式自我博弈算法（PST），可帮助模型兼顾通用与深度思考；还有同态变分推断强化学习（HVRL），赋予模型更强的隐空间推理能力。
这些听起来或许技术气息很浓，但核心目标只有一个——让大模型在产业中能用、好用、成本更低。其结果也直接有力，模型推理速度提升1.8倍，训练成本降低70%，模型性能进入国际榜单前列。对于企业来说，这意味着更快的部署和更低的使用门槛。
目前，依托JoyAI，京东推出了三个重要平台：数字人平台4.0，智能体开发平台JoyAgent 3.0，还有代码平台JoyCode 2.0。
其中，数字人4.0正式从“替身执行”转向“个性创造”，强调AI生成多样化形象与风格，甚至推出了行业首个品牌代言数字人。目前，该技术已应用于直播、文旅、总裁带货、明星代言、咨询导购等场景。
而在更偏底层的开发者生态上，JoyAgent和JoyCode构成了“智能体+代码平台”的双轮驱动组合。
JoyAgent 3.0是智能体生产和调度的中枢，支持多模态数据处理与多智能体协作，能够帮助企业快速构建属于自己的AI智能体。JoyAgent目前全面开源开放，在京东内部已支撑超3万个智能体实践。
JoyCode 2.0则是智能编码助手，强调“0手写代码”，能将智能体能力与编码逻辑结合，快速构建深度定制化应用。同样，在京东内部，JoyCode已被上万名研发人员使用，代码采纳率超过40%，开发周期缩短30%。
对行业客户来说，这些平台不是试验品，而是已经在京东内部经受过考验的成熟方案。京东不单降低了企业理解与上手AI的门槛，更提供了直接可复制、可落地的整体AI解决方案。
在其他京东验证过的场景同样如此。比如，在零售场景打造电商创新AI架构Oxygen，服务消费者、商家、开发者，每周提供超3000次经营决策；物流场景中的狼族机器人已经在全球500多个仓库规模化应用，实现多智能设备协同作业，供应链效率成倍提升；在医疗场景中，“京医千询2.0”成为首个突破可信推理和全模态能力的医疗大模型，并已应用于AI医院。
京东集团高级副总裁、京东探索研究院副院长何晓冬表示，京东AI布局强调产业属性，已在风控、供应链、 *** 等多场景落地。“京东一直做的就是怎样通过AI改变产业……在零售、物流、健康、工业每个环节都有AI。”
当不少企业还在为“如何用AI”而困惑时，京东选择了“先自己用，再交付别人用”的路径。这让它输出的不是一堆技术，而是一套能跑得起来的行业解法。
大厂竞速之下，京东的长期主义
无论是C端的直达用户，还是B端的产业赋能，京东都在强调一个关键词——务实。
这份务实，首先体现在它拒绝走捷径。它没有一开始就推向市场做大规模试点，而是花了两年在内部场景里反复打磨。零售、物流、供应链，都是京东最熟悉的领域。正是这种深入垂域的产品厚度，成为京东AI最独特的优势。
其次，京东试图把C端和B端打通，形成一个完整闭环。前端的用户体验能不断反馈给模型，后端的产业实践则不断验证和优化模型能力。这个循环，远比单一的模型开发更具可持续性。
正如何晓冬以JoyInside 2.0附身智能平台为例，强调数据采集与积累的重要性时表示，数据采集是部分具体场景的瓶颈，需通过真实应用积累数据形成飞轮。而在某一个具体场景积累的真实数据越多，维度越丰富，细节越深入，就可以反哺出更强大的模型能力及产品应用。
值得强调的是，京东在AI上投入的一切都将回归到它有关供应链的核心业务发展之中。毕竟，大厂竞速AI，终局不会是谁的模型更大，而是谁能把模型真正嵌入产业肌理——京东的价值，在于它始终把AI和供应链放在一起思考，这或许正是它未来竞争力的根源。
“京东不片面追求运动式的AI，更愿意拥抱长期可持续的、真正为产业创造价值的AI。”许冉在JDD2025的演讲中如此强调。
这句话背后，是京东对技术投入的态度。
在这个转变过程中，京东AI不会只满足于效率提升，而是要真正变革产业，成为推动跃迁的核心动力。
它不是要用噱头吸引眼球，而是要用AI重塑零售和供应链，形成能长期沉淀的竞争力。从JoyAI App到JoyInside，从数字人4.0到JoyAgent，从物流超脑到医疗大模型，京东正在不断给出自己的答案。
从过去到未来，京东始终以用户和企业的双视角切实出发，它不停留在竞逐AI技术本身，更像在用深入慢潜的方式，探索出一条真正可落地、可长久的AI路径。
