劉強東搶先落子！給機器人配“救護車”、建數據“糧倉” 京東卡位具身智能供應鏈

機器人真正想要走向產業化，用于決策核心的“大腦”能力的突破才是關鍵，這已是行業共識。然而“大腦”的訓練需要燒掉海量數據燃料。具身智能數據基建戰，京東先吹響號角。

4月16日，京東具身智能數據中心的神秘面紗終于揭開。《每日經濟新聞》記者注意到，京東率先公布2000小時人類實操視頻具身智能數據集。同時發布自研超高清采集終端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA以及具身智能數據交易平臺。

同日，由智元機器人孵化的具身智能數據公司覓蜂科技正式亮相。覓蜂科技官網的“數據市場”板塊已上架467個具身智能訓練數據。其預計今年數據采集規模有望達到千萬小時。

2026年人形機器人半程馬拉松開賽在即，今年，300多臺機器人、上百支隊伍將同場競技。馬拉松比賽檢驗的是機器人負責運動、控制的“小腦”，具身智能公司百花齊放的今天，“小腦”能力的突破對絕大多數頭部公司來說，可能已經算不上難題。

而機器人想要走進千家萬戶以及產業側，負責感知、決策和執行的“大腦”必須高度發達。這需要海量、真實的物理世界數據。數據從哪來？如何采集和訓練？不同機器人本體數據如何互通復用？大廈落成，需要從造“磚”開始。

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具身智能面臨“數據荒”

覓蜂科技董事長兼CEO（首席執行官）、智元機器人合伙人姚卯青公開表示，訓練類似ChatGPT-5級別的系統所需語料達百億小時量級，而具身智能可用數據僅在50萬小時量級，規模差距懸殊，還存在標準缺失、質量不一、供需錯配等問題。

與大語言模型相比，具身智能的數據積累無疑還處于早期階段。《每日經濟新聞》記者從京東方面了解到，其認為具身智能要達到真正可用，至少需要1000萬小時級別的真實場景交互數據。然而，當前行業數據規模僅約100萬小時，數據缺口高達10倍。

融資規模不斷被刷新，量產步伐全面提速，市場規模水漲船高，一年比一年熱鬧的具身智能賽道，深陷“數據荒漠”困境，背后必然有很多不可控因素。

京東方面告訴《每日經濟新聞》記者，首先是數據稀缺，真實場景交互數據獲取困難，成本高昂。傳統物理AI數據采集方式通常需要定制化機械臂、專用傳感器、固定工位等，設備成本高昂、部署周期長。其次是泛化不足，模型難以適應不同環境和任務場景。最后是不同機器人本體數據無法互通復用，形成了“數據孤島”。

因此，具身智能數據鏈路的第一步是數據采集。最底層是硬件層，包括頭戴設備、數據采集手套、機器人本體等“身體部件”。

記者注意到，京東云發布了自研的可穿戴式超高清采集終端JoyEgoCam。其配備4K高清攝像頭，支持60幀幀率與130度超廣角拍攝，可實現毫秒級動作細節捕捉。在精準度方面，重投影誤差小于0.2像素。

此外，覓蜂科技也推出了MEgo系列無本體數據采集硬件，包含采集夾爪、頭戴式采集設備等。設備具備超300度全景感知與亞毫秒級數據同步能力。

通過可穿戴設備，普通人也可以在工廠、物流、零售、醫療以及家庭等環境中完成數據采集，從而降低數據采集門檻，拓展采集場景。

京東此前發動數十萬人參與數據采集，包括內部超過10萬名各類職業員工，以及外部最多50萬各行業人員，其中在宿遷就將發動超10萬市民參與。記者還注意到，京東率先在平臺公布了2000小時人類實操視頻具身智能數據集。

據京東方面稱，未來將構建全球規模最大的具身智能數據采集中心，在兩年內積累1000萬小時人類真實場景視頻數據。

海量數據還需模型訓練 機器人也需要“救護車”

數據采集完成后，這些數據如何真正融入機器人的“大腦”？京東具身智能相關負責人告訴《每日經濟新聞》記者，底層硬件設備完成物理世界真實數據采集后，需要被送至“工具層”，可以理解為用一個“工具箱”進行數據處理、模型訓練以及仿真評測等。

“再往上就是模型層，也就是所謂的‘大腦’，包含VLA模型（視覺—語言—動作模型）、VLN模型（視覺—語言導航）、世界模型等核心能力。最頂層就是應用層，就是這些技術最終落地的場景，比如家政服務、物流配送、醫療輔助、零售服務、工業制造等。”該負責人透露。

記者了解到，京東為此上線了具身數據服務平臺和京東云JoyBuilder模型開發平臺。

去年京東在具身智能領域罕見地完成了“六連投”，比起絕大部分互聯網大廠的純財務投資，京東幾乎是自家業務、全場景關聯具身智能賽道。具身智能數據中心是整個京東具身智能戰略的一環。

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機器人半馬開賽之前，4月15日，京東宣布正式推出“機器人救護車”，為人形機器人、四足機器人、AI陪伴機器人等提供維修保養服務，涵蓋基礎維修、故障診斷、換電補能、設備回收等全場景需求。目前，京東“機器人救護車”已率先服務北京地區，未來3年，機器人上門維修服務還將拓展至全國超50個核心城市。

此外，京東還宣布，加速機器人行業商業化和場景落地，目標在2026年助推機器人品牌累計銷售規模突破百億元、產品上市周期縮短20%，為此會打通線上App、線下門店、Joybuy海外平臺等全渠道銷售網絡。

機器人如何在物流、家庭、工業等真實土壤中真正“活”起來？這仍是一個需要無數機器人本體公司、具身智能數據公司深入思考并為之傾盡所有的問題和過程。這場具身智能基建戰沒有終局，誰先鋪好路、燒足數據燃料，誰就更有可能在機器人“大腦”時代的競速中，占據下一個10年的制高點。