如果一家物流公司还有几十万人在送货、搬货、分拣，
正常的想法可能是：
先让 AI 帮这些人提高效率。
但京东现在准备做得更大。
2026 年 9 月 9 日，
京东物流在 JDD 京东全球科技探索者大会宣布：
未来 5 年，
计划采购：
300 万台机器人。
100 万台无人车。
10 万架无人机。
这不是某一间仓库的小型测试。
京东想做的是：
从仓储、分拣、运输，
一路到最后一公里配送，
把不同种类的机器接进同一套物流系统。
但另一边，
京东及其生态体系目前仍有约 70 万名配送与物流人员。
所以真正有意思的问题不是：
「京东是不是要用机器把人全部换掉？」
而是：
当机器开始比物流人员还多，人最后要做什么？
京东不是只买一种机器人
很多人想到 Physical AI，
第一个画面就是：
一台人形机器人。
它会走路。
会搬箱子。
会拿东西。
好像未来只要有一台万能机器人，
所有工作都能完成。
但京东这次公布的方向几乎相反。
它的「狼族」机器人不是只有一种。
有的负责仓库搬运。
有的负责拣货。
有的负责分播。
有的跑冷链。
有的做无人药房。
有的是 L4 无人配送车。
有的是物流无人机。
京东物流表示，
目前整个「狼族」已经涵盖 9 类产品、11 款机器人，
从仓储、分拣、运输到配送都有不同设备。
也就是说：
它不是等一台机器人学会所有事情。
而是让不同机器，
各自把最适合自己的事情做好。
真正重要的其实是「超脑」
如果仓库里有 10 台机器，
事情还不算太难。
但如果未来真的变成：
数百万台机器人。
上百万台无人车。
数十万架无人机。
最大的问题就不只是：
「每一台机器会不会工作？」
而是：
谁来决定它们现在该做什么？
京东物流这次把背后的调度系统称为：
「超脑」。
它的角色不是自己搬箱子。
而是处理供应链里更上层的判断与协调。
例如：
现在订单从哪里进来？
哪座仓库最适合出货？
哪一批货先拣？
哪台机器有空？
哪条配送路线比较适合？
哪一个环节开始塞车？
不同机器如果只是「各干各的」，
数量越多，
现场反而可能越乱。
所以京东想做的下一步，
是让这些不同机器开始：
统一行动。
这可能才是 Physical AI 真正大规模落地的样子
我们常常把 Physical AI 想成：
AI 长出一个身体。
然后像人一样工作。
但物流业其实给了另一种答案。
搬货，
不一定需要两条腿。
送包裹，
不一定需要两只手。
在仓库搬箱子，
轮子可能比腿更快。
在城市送货，
一台低矮的无人配送车可能更便宜。
跨越山区或道路不方便的地方，
无人机又可能更适合。
所以真正的大规模自动化，
可能不是：
一台万能人形机器人。
而是：
很多种专门机器，各自负责一件事。
然后再由 AI 把它们组成一个系统。
京东其实早就在测无人配送
这也不是一张只画在演示文稿里的未来蓝图。
京东今年第二季公布，
京东物流已经有数千台无人车，
在中国 20 多个省份进入日常营运。
深圳甚至已经开始夜间无人配送路线，
让部分车辆可以 24 小时运行。
这表示现在真正改变的，
不是：
「无人配送可不可以做？」
而是：
它什么时候能从数千台，扩张到更大的规模？
而京东现在给出的答案，
直接把目标拉到了百万台。
那 70 万名物流人员怎么办？
这才是这个故事真正敏感的地方。
根据《南华早报》报导，
京东与其生态体系目前仍有大约 70 万名配送与物流人员。
如果自动搬运、分拣、无人车与无人机越来越成熟，
最直接受到影响的，
当然就是第一线重复性工作。
京东创办人刘强东今年稍早提出一项再培训计划，
希望把部分快递员与仓库人员，
转向：
机器人维护。
设备服务。
技术工作。
换句话说，
京东公开说的方向不是：
「70 万人全部不要了。」
而是：
当机器接手越来越多第一线工作后，
一部分人的工作内容要跟着改变。
但「再培训」不等于所有问题都解决
这里也不能把故事说得太漂亮。
企业说要把员工转成更高技术工作，
不代表每一名员工都一定能顺利转型。
送货、搬货、分拣，
跟维修机器人、管理自动化设备，
本来就是不同能力。
有些人能学。
有些人需要比较长时间。
有些职位最后需要的人数，
也未必跟原本一样多。
所以真正值得观察的，
不是企业有没有说：
「我们会再培训员工。」
而是几年后：
到底有多少人真的完成转型？
薪资有没有提高？
新工作能不能长期存在？
又有多少原本的工作真的消失？
这些现在都还没有答案。
但有一件事情已经开始变清楚
以前一间物流公司的核心资产，
是：
仓库。
卡车。
配送站。
快递员。
未来可能还要再加一项：
机器军团。
更重要的是，
谁能把这些机器真正调度起来。
因为拥有 100 万台无人车，
不等于就有一个好用的物流系统。
就像一家公司有 1,000 名员工，
也不代表它一定有效率。
真正困难的是：
谁做什么？
什么时间做？
在哪里做？
出问题谁处理？
整个系统怎么协调？
这正是 AI 开始从「回答问题」，
走向「管理真实世界」后，
最重要的一个变化。
AI 不再只是帮人做工作
我们过去一年谈 AI Agent，
常常是：
帮你写 Email。
整理数据。
做研究。
操作网站。
这些东西主要还活在电脑里。
但当 AI 开始指挥：
机器人。
无人车。
无人机。
自动仓库。
事情就完全不同了。
因为 AI 的判断，
开始真的让一台实体机器移动。
拿起一个包裹。
把货送到另一个城市。
甚至把药品送到下一个人手上。
AI 从数字世界跨到物理世界了。
所以真正值得看的不是「300 万」这个数字
300 万台机器人，
当然很吸睛。
但这个数字现在仍然是京东未来 5 年的采购计划，
不是已经全部部署完成。
真正重要的是它背后透露的方向。
京东现在押注的不是：
「等一台完美的人形机器人出现。」
而是：
只要某一种机器能把某一个物流环节做好，就先让它上工。
搬运交给搬运机器。
拣货交给拣货机器。
道路配送交给无人车。
空中配送交给无人机。
再让 AI 负责协调。
这可能比等待一台「什么都会」的机器人，
更快进入真实世界。
而人的角色也会一起改变
未来的物流现场，
可能还是会看到很多人。
但人的工作，
可能慢慢从：
自己搬。
自己送。
自己分拣。
变成：
看设备。
处理例外。
维修机器。
管理多台设备。
解决 AI 与自动化没有预料到的问题。
也就是说，
真正的问题从来不只是：
「AI 会不会抢我的工作？」
而是：
「当 AI 与机器接手工作里最重复的部分，我剩下来的工作会变成什么？」
京东这次的 300 万台机器人计划，
把这个问题一下子放大了。
未来真正值得追踪的，
不是仓库里最后还剩几个人。
而是：
那些人最后在管理多少台机器。
今天，和 AI 一起进步一点。
每天学会一个 AI 技巧。
每天节省一点时间。
每天提升一点能力。
SasaDaily，陪你一起成长。
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