A | 你是不是也有过这样的时刻：心血来潮想打场羽毛球，翻开微信通讯录不知道找谁；好不容易拉了个群，几个人的时间对不上，最后球还是没打成。这曾是陈硕最大的痛点。7年前，他在互联网大厂做技术研发，下班想打球，找不到场地、约不到人。于是，他自己做了个运动科技平台——“闪动”。
B | 在2026年WIC这场体量巨大的展会中，我们看到了行业正在迎来全新的发展阶段。 据统计，今年共有242家机器人与智能硬件相关企业参展，占全部展商的23.6%，成为WAIC 2026最热赛道；206家参展主体集中于“算力·芯片·基础设施”大类，占比20.1%；大模型与生成式AI赛道共有130家参展主体，体量与去年大致持平。从2022年上线至今，几乎没在消费者端花过一分钱推广费，却积累了数千万用户，单日新增一度突破10万人。羽毛球群群主、跑团团长、飞盘俱乐部发起人……闪动把这群人叫“主理人”。 在这组数据背后，一个值得观察的变化是：以电商和物流起家的京东，正在把展陈重心从数字服务转向物理世界。本届WAIC，京东以"AI进入物理世界"为主题，展出了JoyAI大模型矩阵、具身数据全链路基础设施，以及面向家庭场景的JoyInside AI Home。 从入口到中间层 JoyInside是京东在本届展会上重点推介的项目。平台给主理人做了一个免费的SaaS（软件即服务）工具，活动发布、报名接龙、费用结算、成员管理、财务对账，一条链接全搞定。据现场披露，该项目已与近200家家电、机器人、玩具、健康设备品牌达成技术合作，接入硬件的平均对话轮次提升超过120%。 2026年，JoyInside计划接入超千万台终端设备。“过去在微信群里接龙，信息乱、没法跨群同步、统计全靠手动；现在链接一发，报名情况和费用都会自动统计。从定位上看，JoyInside并非底层操作系统，而是介于AI能力与硬件之间的交互中间层。京东科技AI创新业务负责人戴文军在现场表示，这一层的设计逻辑是围绕家庭中的多设备、多场景、多用户，实现设备间的协同响应。商业模式上，JoyInside向合作品牌免费开放自动语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和大模型交互能力，硬件端仅产生模组增量成本。 同时，京东零售渠道为合作硬件提供新品首发、线上销售和售后维修的一体化支撑。”官政希是羽宙联盟俱乐部创始人，两年内，他用闪动发布了4600多场活动，在全国俱乐部里排第四、杭州第一。据官政希估算，俱乐部约四分之一的长期成员是通过闪动沉淀下来的。这种"技术免费+渠道绑定"的策略，与当前智能家居行业的普遍打法类似——小米、华为、海尔等厂商均在以不同方式推进全屋智能生态，京东的差异化在于其电商履约能力而非技术独占性。 京东集团副总裁、京东探索研究院副院长段楠在本届WAIC上阐述了京东面向物理AI的阶梯式技术架构：数字智能、附身智能、物理智能。这一框架的核心逻辑是，在基础模型能力之上逐步演进，推动AI从数字世界走向物理世界。而闪动的用户增长逻辑就藏在这里——主理人用顺手了，俱乐部成员跟着用，成员再拉朋友进来。“我们一分钱投放不做，现在日均新增用户也有几万人。”陈硕说，平台为主理人提供免费服务，盈利来自广告、保险等增值服务。目前闪动已聚集30多万家俱乐部，接入了超15万家运动场馆，覆盖60多个运动品类，还延伸到了桌游、读书会、英语角等同城生活品类。 第一层是数字智能，即JoyAI多模态大模型底座，覆盖图像、语音、视频、实时交互和具身智能等方向。“本来没想做社交。
C | 部分模型已开源至Hugging Face和GitHub。”他笑了笑，“但运动天然就有搭子文化，一不小心成了国内头部的线下兴趣社交平台。”大学生小浩是学长把他拉进本地羽毛球群的。让他觉得这个平台“不一样”的，是一个小细节——“鸽子费”。“以前熟人约球，有人临时爽约，费用分摊就很尴尬。第二层是附身智能，将大模型能力轻量化附着到机器人、可穿戴设备和家电家居设备，实现从"单品智能"到"空间智能"的升级。
D | 闪动直接扣违约费，规则透明，谁也不欠谁人情。”小浩说。打球还怕一个事，水平悬殊。第三层是通用具身智能，目标是让移动机器人在真实空间自主完成感知、建模、抓取和全流程作业。 这一架构的底层基础设施包括具身数据采集系统、JoyAI-RA具身基础模型、开源EgoLive第一视角数据集，以及JoyAI-Sim仿真数据合成工具链。
E | “参加线下局最怕遇到水平差太多的，‘菜鸟’怕被虐、高手怕无聊。从行业视角看，这种真实数据+仿真数据+真机验证的闭环设计，与智元、优必选、宇树等具身智能厂商的数据策略并无本质差异，区别主要在于京东拥有零售和物流场景产生的真实交互数据。
F | ”在滨江互联网公司上班的佳佳说。佳佳的困扰，闪动最近在内测的AI运动健康模块恰好能解决。陈硕形容它像一个“体育一站式服务顾问”。 数据 本届WAIC上，京东集团副总裁龚义成披露，京东计划在两年内积累1000万小时高质量具身数据。用户上传一段打球视频，AI通过纯视觉算法就能判断出水平等级，再根据你的时间、地点和运动能力，推荐水平相当的活动搭子或专业教练。这一目标的背景是，行业对数据规模的需求正在快速提升——此前业界普遍认为百万小时数据即可满足训练需求，但随着模型泛化要求提高，共识已逐步向千万小时量级迁移。 但数据的质量如何定义，目前行业内尚未形成统一标准。这背后则是平台积累的十几万条真实运动视频作为训练素材。这恰好也是闪动选择把公司搬到杭州上城区闸弄口街道的原因。今年3月，公司通过参加上城区“金靴奔跑”创新创业大赛拿到了政策扶持。“杭州的互联网创业氛围，特别是在智能体研发和算力供给上，优势很明显。”陈硕透露，落地上城后，上城区委组织部人才办和区科技经信局主动上门对接了具体政策。龚义成在现场表示，脱离模型和真机场景验证的采集数据只是表面素材，真正有价值的数据必须完成采集、处理、训练、真机验证的端到端闭环。更关键的是一些隐性便利，比如闪动与浙大团队计划开展的智能运动硬件合作，因为地理距离拉近，推进变得更顺畅。 这一判断与当前具身智能行业的核心瓶颈一致：适配机器人训练的高质量物理交互数据仍然匮乏。值得注意的是，1000万小时并非一个固定的终点，而是基于模型迭代需求测算的阶段性规模。国务院日前印发的《全民健身计划（2026-2030年）》提出，到2030年经常参加体育锻炼人数比例达到40%左右——那是超5亿人的市场。陈硕认为：“全民健身的关键是让人动起来并且坚持下去。
G | 闪动在做的就是降低运动的门槛和成本，把中间的麻烦事解决掉。
H | 在数据竞赛日趋激烈的背景下，京东、智元、优必选等厂商均在以不同方式扩充数据储备，谁能率先建立可复用的数据闭环，将在下一阶段竞争中占据优势。
I | 物理AI的落地距离尽管具身智能在本届WAIC上备受关注，但段楠在现场也承认，当前全球具身智能尚未迎来标志性的"GPT-3时刻"。模型泛化能力、统一评测标准、跨本体迁移技术均处于单点突破阶段，尚无成熟的通用解决方案。
J | 这一判断与行业现状基本吻合。不同于互联网大模型仅需算力、数据和模型三大要素，具身智能增加了硬件规模化这一维度。
K | 硬件量产和终端落地，正在成为下一阶段行业竞争的关键变量。 京东的优势在于其零售和物流场景可以提供真实的物理交互环境，但劣势在于其机器人整机制造能力弱于专业厂商。从战略定位看，京东的长期目标是成为物理世界运营公司，同步发力数据、模型、算力和硬件。段楠表示，京东内部衡量AI业务落地效果的指标包括体验、成本和效率，现阶段以高质量数据规模化作为核心抓手。但他也承认，未来具身智能行业不会出现一家独大的格局，开放共建是必然趋势。这一表态本身说明，在物理AI这条赛道上，京东仍在寻找明确的边界。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App。
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Published on:20:37:46
