北京
【億邦原創】今年，具身智能賽道的融資和技術都指向同一個關鍵詞——“數據”。簡單地說，要讓機器人學會打掃衛生整理房間，必須有關于打掃衛生整理房間的數據，讓機器人去學習。所以，數據驅動，是具身智能通往GTP時刻的核心路徑。
那么，具身智能需要什么樣的數據？
大致可分為三層：第一層是互聯網上的各種視頻，尤其是人類第一視角開放場景的數據；第二層是特定場景、任務下人類第一視角實操作業數據；第三層是機器人本體自主或者由人類遙操執行任務的數據。三層數據金字塔，自下而上數據量越來越小，同時采集的難度和成本也越來越大。
當下，數據采集已成為制約具身智能發展的瓶頸：高質量、真實交互數據的不足，硬件標準不一、數據采集流程分散、標注與訓練環節割裂，數據孤島現象突出，采集到的數據雜亂、非標，難以直接用于模型訓練，更無法合規流通交易。
針對這一難題，京東推出全鏈路具身智能數據基礎設施，打通從數據采集到模型測試的全流程閉環，將原始雜亂數據精煉為驅動模型進化的高價值“數據燃料”。
數據采集環節，京東云自研的可穿戴式超高清采集終端JoyEgoCam，可在物流、零售、醫療、家庭等多種場景下“即戴即采”，讓快遞員、保潔員、理貨員一邊工作一邊完成專業級數據采集。
據悉，在清晰度方面，JoyEgoCam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，精準記錄各類場景下的細微操作；在精準度方面，重投影誤差小于0.2像素，搭配京東云自研立體校正技術，能夠真實還原操作現場的空間立體感；在便攜性方面，整機僅重220克，輕于普通智能手機，佩戴舒適；在穩定性方面，內置車規級6軸IMU與多傳感器融合單元，即使在極端抖動場景下也能穩定追蹤拍攝。
誰來采集數據？京東利用其豐富業務場景的優勢，發動內部超過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，覆蓋家庭、辦公室、工廠到物流、商店、餐廳、醫療、環衛等超百個細分場景，遍布人類真實活動的方方面面，開展“人類歷史上規模最大的數據采集行動”。
根據規劃，京東將在首年完成500萬小時人類活動視頻數據采集，兩年內突破1000萬小時，同時積累100萬小時機器人本體運行數據。這一數據規模將使其成為全球最大的具身智能數據服務商。
數據經采集后，進入上傳和加工階段。京東云通過任務、人員、設備全流程可視化管理與SaaS化部署，實現視頻一鍵上云。數據匯入AI數據湖平臺后，自動完成清洗、對齊、轉換與預標注，轉為標準訓練集。JoyBuilder仿真平臺批量生成高逼真仿真數據，從而實現人類操作數據→仿真操作數據→真機操作數據的高效數據增值轉換與泛化擴增。
治理后的數據匯聚至JoyBuilder模型開發平臺，數據“開箱即訓”、模型“一鍵部署”，模型訓練效率提升3.5倍，大幅降低VLA大模型研發門檻。其自研AI算子矩陣貫穿始終，涵蓋去畸變、語義描述、深度重建等關鍵環節，精煉高價值訓練素材。目前，京東日處理數據量已達數十萬條，數據有效率高達95%，整體處理成本降低60%。
可見，依托全鏈路基礎設施，京東構建起“數據采集-模型訓練-數據優化”的生態閉環。以自采數據為核心訓練的京東具身大模型JoyAI-RA，在真機實驗上成功率達到73.5%，超過pi0.5等SOTA模型。
此外，京東上線了具身智能數據交易平臺，匯聚京東豐富業務場景下的多模態數據資源，支持數據方、開發者、應用方多方協同，打通具身智能數據合規交易通道。平臺首批定向開放2000小時高精標注數據集。
可見，京東正構建起“硬件采集-數據處理-模型訓練-仿真測試-合規交易-生態共建”的完整產業鏈條，推動具身智能從實驗室研發邁向規模化商業落地，形成“具身智能超級供應鏈”。
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