“如果一台机器人能跳舞、会自主跟随，你会买吗？”在2026世界机器人大会上，京东零售具身智能业务负责人郑小丹抛出这个问题时，台下不少观众陷入了思考。她随后给出的答案直指行业痛点：“大概率不会，因为技术再炫酷，若解决不了用户真实需求，终究是空中楼阁。”
郑小丹的反思源于一个真实案例：某国际咖啡品牌在伦敦的机器人突发故障，国内工程师赶赴现场需十几个小时，而京东通过英国本地维修站仅用4小时便完成修复，对方CEO在社交媒体直呼“惊喜”。这一事件暴露出行业普遍问题——机器人制造与落地应用之间存在巨大鸿沟，售后服务能力成为决定产品生死的关键因素。
市场数据印证了这种矛盾。IDC报告显示，2025年全球人形机器人出货量达1.8万台，同比增长508%，但绝对规模仍显薄弱。更值得关注的是结构失衡：宇树科技招股书披露，其2025年销售的5511台机器人中，高校、科研机构和科技企业研发部门占据主导，真正进入工业场景的不足两成。国家电网2026年采购的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和双臂机器人等实用型设备。
“行业正在陷入‘为技术而技术’的误区。”郑小丹指出，当前许多产品过度追求运动性能，却忽视了用户核心需求。她以新能源汽车发展史作比：早期行业争论技术路线、消费者持币观望，直到续航焦虑缓解、充电网络完善，市场才迎来爆发式增长。“机器人也需要经历这个收敛过程，但可能比预期更漫长。”
在消费端，某些细分领域已显现可行模式。京东平台数据显示，AI陪伴机器人单品销量突破10万件，老年人下棋机器人和年轻人登山用的外骨骼机器人均表现不俗。B端需求则从去年的“演示功能”转向今年的“创造价值”，工业巡检、零售服务、健康护理等场景催生出真实订单。郑小丹强调：“产品必须回答一个根本问题——它帮用户解决了什么痛点？”
面对落地难题，京东选择从数据和售后两个维度构建壁垒。在数据层面，行业普遍面临训练数据匮乏的困境——头部模型公司数据量仅两万条，远不足以模拟真实物理世界。2026年7月工信部发布的首部具身智能数据集行业标准，将百万小时级数据产能设为研发门槛。京东计划两年内采集1000万小时真实场景数据，其底气来自90万员工构成的“数据采集网络”。
物流分拣员、家政阿姨、药房药师等一线员工佩戴采集设备工作时，同步记录第一视角操作数据，覆盖仓储、家庭、医疗等300余种典型场景。技术团队负责数据清洗、标注和评测，确保数据质量符合模型训练需求。“相比雇佣专业采集团队，我们的成本优势明显，且场景真实性更高。”郑小丹坦言，数据多样性不足和隐私保护仍是挑战，但工信部新标准提供了更清晰的衡量维度。
在售后层面，京东提出“售后先行”的出海战略。欧洲成为首个试验场：通过Joybuy电商平台覆盖8个国家，同步布局仓储物流、送装一体和维修网络。英国贝德福德和德国杜伊斯堡的JoyRobocare维修中心，可提供“机器人救护车”上门服务，覆盖英法德荷等主要市场。这种模式已初见成效——前述咖啡机器人4小时修复案例，正是得益于本地化售后体系。
“欧洲人工成本高且工作时间受限，机器人需求被显著放大。”郑小丹透露，京东在欧洲已实现当日达服务，美国市场也在布局仓网和维修中心。这种“售后反哺销售”的策略，正在改变行业出海逻辑——过去厂商重销售轻运维，如今京东要求先建维修站再谈订单。
京东的野心不止于此。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”救护车计划（北上广深2小时上门维修），到发动员工采集数据，这家电商巨头正试图成为具身智能产业链的“全能选手”。但多线作战也带来挑战：资源如何分配？中小厂商能否借助京东体系实现市场化？这些问题的答案，将决定其战略能否落地。
“我们相信机器人会像手机一样成为消费电子主力军。”郑小丹最后说道，“但前提是有人愿意在技术和消费者之间修路。”这条路能否走通，或许取决于京东能否真正解决“卖出去”之后的所有问题。
