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8 月 13 日，京东交出 2026 年二季度财报。二季度实现收入 3464 亿元，同比下降 2.9%，商品销售端承压；经营利润从去年同期亏损 9 亿元扭转为盈利 45 亿元，归母净利润达到 71 亿元。另一组结构性指标同样值得关注：服务收入同比增长 6.8%，平台及广告收入增长 8.3%，研发投入升至 73 亿元，同比增长 37.7%。 $京东集团-SW(09618)$

传统商品销售受高基数与消费环境影响有所走弱，而服务收入、利润、研发投入同步抬升，京东的收入结构正在形成新的层次。

AI 正是内嵌在这一组变化当中。

根据京东同期业绩材料，二季度 AI 眼镜、AIPC、大屏 AI 手机和 AI 学习机成交额同比增长 125%；数字人 JoyAvatar 累计服务超过 8 万家商家；京东工业上半年部署超过 70 余个 AI 智能体。更早的 7 月，京东在世界人工智能大会系统展出 JoyAI 模型矩阵、人类第一视角数据集 EgoLive，以及 JoyInside “AI Home” 实景样板间。

AI 正在渗透商品经营、广告营销、采购规划、仓储作业、医疗服务、末端配送与商家运营，真正切入京东产生实际收入、成本与现金流的核心业务环节。但最终能否转化为稳定的收入增量、实现确定性成本优化，仍有待后续财务数据持续验证。

服务收入跑赢大盘，AI 最先可能兑现价值的环节落在广告与交易效率

拆开 3464 亿元的季度收入，京东二季度商品收入同比下降 5.4%，其中电子产品及家用电器收入下降 11.8%；服务收入达到 793 亿元，同比增长 6.8%。服务收入当中，平台及广告收入 308.6 亿元，同比增长 8.3%；物流及其他服务收入同比增长 5.9%。这一趋势在上半年表现得更为突出：集团整体收入同比增长 0.7%，服务收入同比增长 12.9%，平台及广告、物流及其他服务收入同样录得 12.9% 的增速。

对京东而言，观察这一组结构变化，比单独统计一项所谓 “AI 收入” 更有参考意义。

财报电话会上，管理层披露，AI 已经被应用于需求预测、商品采购、智能客服以及物流自动化，同时持续升级搜索、推荐与广告系统，并开发能够识别用户真实需求的 AI 购物智能体。京东正将大模型接入广告算法，目标提升广告分发准确度与转化效率。不过公司并未单独披露 AI 对广告收入的贡献，因此不能将平台广告 8.3% 的增长直接归因于 AI。

商业落地路径已经清晰可见。

对零售平台来说，AI 最容易产生财务反馈的路径，并非对外售卖模型本身，而是提升搜索之后的成交概率、优化广告投放效率、降低商家内容生产成本，再将效率改善沉淀为平台佣金与广告收入。JoyAvatar 就是典型样本：截至二季度累计服务超 8 万家商家，开播账号同比增长 3 倍，618 期间数字人开播时长与成交金额均同比增长超 4 倍。

看待利润改善时仍需要保持客观克制。京东二季度利润修复存在更为直接的财务动因：核心零售业务维持较强盈利能力、新业务亏损持续收窄，叠加收入结构优化。京东零售经营利润率达到 4.6%，创下大促季度新高；集团自由现金流从去年同期 220 亿元提升至 318 亿元。在研发费用同比增长 37.7% 的背景下，现金流并未出现恶化。

现阶段京东 AI 最重要的基本面意义，是研发投入开始深度融入原有经营体系，而不是在主营业务之外，从零搭建一套全新商业模式。京东本身拥有数千亿规模的商品交易底盘，AI 只要持续优化部分流量分配、广告转化与商家经营效率，所释放的经济价值，就有可能高于独立售卖 AI 产品。

购物 Agent 缩短需求到成交距离，供应链从后台能力转变为 AI 可调用接口

今年 618 释放出行业信号。路透社 6 月报道提到，国内主要电商平台都在扩大 AI 工具应用，阿里已经将千问大模型接入淘宝商品体系，消费者可以通过对话完成浏览、比价与下单。AI 正从客服、内容生成环节，进一步向交易决策环节渗透，并重塑电商最底层的交互逻辑。

传统搜索依赖用户输入关键词，平台从海量商品池做筛选匹配；购物 Agent 接收的是 “预算 3000 元、经常出差、续航优先” 这类完整用户意图，并自主完成对比、推荐，甚至辅助完成交易。搜索框降低的是信息查找成本；购物 Agent 试图压缩的，是用户完整的消费决策链条。

AI 介入零售之后，消费者能不能更快找到合适商品，商家能不能以更低成本获取有效订单。

京东在这一轮变革中的独特优势，来自积淀已久的供应链体系。

购物 Agent 输出推荐结果并不困难，真正闭环完成交易，需要商品、定价、库存、仓储、配送、售后整套体系协同运转。京东同时运营自营零售、第三方开放平台与自建物流网络，当 AI 购物智能体持续深化，前端的用户意图理解，可以直接对接后端库存与履约系统。AI 由此获得完整业务闭环：理解用户需求、匹配商品、促成交易、组织履约，再基于真实业务结果持续迭代优化模型。

消费端已经出现新的供给成果。二季度，AI 眼镜、AIPC、AI 手机、AI 学习设备等硬件在京东平台成交额同比增长 125%；超过 50 款新品通过 Aidol 创造营完成首发亮相，相关商品成交额环比增长超过 70%。JoyInside 则把模型能力嵌入 AI 玩具、机器人、家电与医疗设备，截至 618 已经和近 200 个品牌达成合作，累计连接设备数量较 2025 年双 11 增长超过 3 倍。

这让京东占据一个较为特殊的产业位置：既销售 AI 硬件，也参与 AI 硬件的能力共建；既服务 C 端消费者，也面向商家输出 AI 工具。平台沉淀的海量消费反馈，又反向作用于产品定义与供应链组织。AI 商业化不再只局限于软件订阅付费，同样体现在一台 AI 硬件成交、一次广告投放、一笔供应链服务收入当中。

Physical AI 真正稀缺的是高频真实任务，仓配网络产生第二层技术价值

京东 AI 另一条长线，正在向物理真实世界延伸。

截至二季度，京东物流已有数千辆无人配送车在全国 20 多个省份常态化运营，并在深圳开通夜间自动配送线路；京东健康升级 AI 医生 “大为”，618 期间服务用户数同比增长近 4 倍；京东工业上半年部署 70 余个 AI 智能体，覆盖从采购到履约的业务链条。

7 月世界人工智能大会上，京东集中展出 JoyAI 模型、EgoLive 具身数据集以及 AI Home 样板间。释放出的信号远不止 “开发更多机器人”：模型、数据集、硬件终端与真实业务，被纳入同一套迭代循环。

Physical AI 普遍面临现实困境：实验室能力落地真实生产环境，需要处理库存变动、空间障碍、异常订单、多设备协同与各类安全约束。仓库、配送站、工业采购、家庭场景每天产生大量重复但不完全相同的任务。对 AI 来说，这些场景既是业务应用市场，也是源源不断的反馈数据源。

京东多年建设的仓储配送网络，由此具备第二层技术意义。仓库不再只承担存货发货，同时可以作为机器人测试、训练、迭代的现实场地；配送网络除了完成末端履约，还可以持续检验自动驾驶系统面对复杂道路环境的稳定性。过去供应链代表重资产投入，在 Physical AI 体系之下，同一批基础设施还承担数据生产、技术验证的职能。

但规模部署和商业回报之间，仍然存在距离。从二季度财报看，京东履约费用同比增长 10.4% 至 245 亿元，履约费用占收入比重由 6.2% 上升至 7.1%。公司解释，费用增长来自履约能力升级、人力投入以及新业务基础设施建设。至少从本季度数据观察，无人配送、仓储自动化尚不能简单等同于单位履约成本下降。

这也成为未来数个季度最值得跟踪的观察指标。机器人规模可以快速扩张，模型能力可以持续迭代，最终仍然要回答仓储人效、配送单位成本、库存周转、外部服务收入究竟获得多大改善。Physical AI 落地产业，比拼到最后依旧是经营命题。

京东这条发展路径，也提供了一份行业样本。国内 AI 商业化未必全部走向模型 API、软件订阅的模式。零售、物流、医疗、工业供应链手握庞大存量交易规模；AI 嵌入现有系统，价值分散在每一次推荐、每一笔采购、每一座仓库、每一公里配送当中。

模型回答一个问题只需要数秒；把一个 AI 输出的答案，变成一笔真实交易、一件包裹、一次完整交付，需要整套产业系统协同运转。

京东最值得被重新审视的资产，恰恰是这套已经运行二十余年的供应链产业体系。