随着人工智能逐渐走向物理世界，2026年9月3日，特斯拉的Cybercab无驾驶员的出租车在奥斯汀市亮相，显示了AI在实时环境感知、意图预测与控制方面的能力。同时，GPT-6 Astra也在同一天实现了模拟人类操作电脑的技术，展示了数字世界的自主操作能力。然而，机器人领域的发展仍面临困境，尽管它吸引了巨额投资和新产品发布，实际应用却依旧困难重重。宇树科技创始人王兴兴曾在机器人大会上表示，当机器人能通过简单的语言指令完成家庭中的80%日常任务时，具身智能的时代将到来，但这一时刻的到来仍需时间。

物理AI面临的主要挑战在于，很多人认为简单的任务实际上对机器人的挑战巨大。尽管机器人的表现令人瞩目，比如在舞台上表演，但在真实家庭环境中，它们的能力却大打折扣。例如，斯坦福大学的数据显示，机器人在仿真环境中的任务成功率高达89.4%，但在家庭实境中骤降至12.4%。这意味着它们在处理普通家务时表现不佳，王兴兴指出，最后几厘米的误差往往导致失败。

这一现象的背后，是缺乏足够的数据、有效的世界模型以及完整的反馈闭环。专家估算，实现具身智能的突破大约需要1亿小时的现实数据，而目前行业的数据积累尚远未达到这一要求。京东则希望通过构建物理AI的基础设施来解决这一问题。 龙8体育

长期的数据积累对创业公司而言极具挑战性，需要的是那些愿意扎根努力的人而非投机者。在历史上，每次技术革命获胜的都是这类人。早在1882年，爱迪生建立电网使工厂不再依赖个体发电，随之而来的是互联网时代的云计算，使得建站变得更加简单。如今，在物理AI时代，如果企业想制造机器人，往往需要独立承担数据采集、模型训练等多项任务，但这种模式不利于行业的整体发展。

京东在JDD大会上表达了要成为“全球最大的物理世界运营商”的雄心，说明其目标并非仅仅是推出一款机器人产品，而是要建立支撑物理AI发展的生态系统。