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分享了一个引人深思的案例：某品牌咖啡机器人在伦敦突发故障，若从国内派遣工程师维修，往返需十几个小时，而京东依托英国本地维修站点，仅用4小时便完成修复，客户CEO在社交平台称赞“超出预期”。这一事件折射出行业核心命题——当机器人走出实验室，售后服务能力成为决定其能否真正落地应用的关键因素。
郑小丹直言，中国机器人制造技术已取得突破，但技术优势与商业成功之间存在显著断层。她以人形机器人市场为例：2025年全球出货量达1.8万台，同比增长508%，但宇树科技披露的客户结构显示，高校、科研机构及科技企业研发部门占据主导，真正进入工业场景的比例不足10%。国家电网同年采购的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操作机器人。这种“炫技式创新”与实际需求的错位，正成为行业发展的主要障碍。
市场数据印证了这一判断。IDC报告显示，尽管人形机器人增速惊人，但绝对规模仍显薄弱。郑小丹指出，消费者不会为“能跳舞的机器人”买单，除非产品能精准解决特定场景的痛点。她观察到，AI陪伴机器人、老年下棋机器人等细分品类已形成可持续商业模式，部分单品销量突破10万件；外骨骼机器人不仅服务于老年群体，更成为年轻人登山、旅游的租赁热门选择。B端需求同样发生转变，从去年的“技术展示”转向今年的“效率提升”，工业、零售、健康等领域均涌现出真实应用场景。
京东的破局策略聚焦于数据与服务的双重构建。在数据层面，公司计划两年内采集1000万小时真实场景数据，覆盖仓储、家庭、药房等300余种操作任务。这一目标的实现依托于京东庞大的员工体系——90万物流人员、家政服务者、药师等在日常工作中佩戴采集设备，同步记录操作数据。郑小丹强调，真实场景数据的质量远高于仿真数据，而京东的自有场景与员工网络构成独特优势。不过，数据多样性不足、场景开放限制等挑战仍待解决，工信部新发布的行业标准或将为数据质量评估提供更清晰的框架。
服务网络建设方面，京东采取“售后先行”的出海策略。在欧洲市场，公司不仅上线Joybuy电商平台覆盖8国，更在英国贝德福德、德国杜伊斯堡设立维修中心，提供“机器人救护车”上门服务，辐射英、德、法、荷等主要国家。这种本地化运维能力解决了国内厂商的普遍痛点——过去机器故障需工程师跨国维修，周期长达数日，而京东的体系已实现4小时响应。美国市场布局同步推进，东海岸、西海岸及中部地区的仓网体系与维修中心已具备服务能力，但全面推广仍需配合战略节奏。
京东的野心不止于销售渠道。从投资智元机器人、千寻智能等初创企业，到搭建擎天租租赁平台；从推出“120”救护车维修计划，到发动员工进行数据采集，公司正试图构建覆盖投资、数据、场景、采购、销售、售后的全链条生态。郑小丹以物流场景为例：尽管当前机器人效率仍低于人工，但京东3600余个仓库的非标品分拣、夜间作业等场景天然需要自动化解决方案。通过持续迭代人机协作模式，公司希望推动机器人从“可用”向“好用”进化。
这种全栈式布局虽能形成协同效应，但也面临资源分配、板块落地、中小厂商合作等多重考验。郑小丹坦言，行业仍处于早期阶段，消费级机器人的普及路径可能比新能源汽车更漫长——后者从概念到渗透率突破30%用了十余年。在她看来，具身智能不缺技术突破，缺的是连接技术与市场的“修路人”，而京东正试图扮演这一角色。
