具身智能機器人賽道，打響“數據基建”卡位戰

2026年，具身智能賽道打起了一場“數據之戰”。在今年春晚舞臺上，機器人表演再度吸引了大眾目光后，這個行業又迎來了一波融資的高峰。但在現實中，具身智能機器人還沒有走入真實的生活場景，“大腦”成為需要突破的瓶頸。而隨著模型的不斷進步，數據就成為其中關鍵的影響因素。

互聯網大廠們正在積極布局，成為這個賽道的基礎設施。京東集團技術委員會主席、京東云總裁曹鵬在4月16日表示，當前具身智能領域硬件進展迅速，但模型能力仍明顯滯后，本質原因還是“缺少數據”。

京東集團副總裁、京東云基礎云總經理龔義成也對《財經天下》等表示，具身智能行業尤其是在“大腦”層面的智能化程度目前還較低，其中的核心問題就是模型訓練時，數據還處于高度缺失狀態。傳統的具身智能機器人訓練還是主要用遙操獲得數據，但成本高、產能低，很難支撐起大規模的數據供給，更重要的是，大部分數據缺乏真實場景。

基于此，京東選擇構建具身智能生態，切入這一賽道。4月16日，京東宣布推出覆蓋“采、存、標、訓、評、仿、測”全鏈路的具身智能數據基礎設施，并一口氣推出了自研超高清采集終端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA等，還同步上線了京東具身智能數據交易平臺，首批定向開放2000小時高精標注數據集。

之前在3月，京東就宣布依托供應鏈基礎設施和業務場景，啟動建設全球規模最大的具身智能數據采集中心，計劃發動數十萬人參與采集行動，包括內部超過10萬名員工，外部最多50萬名來自不同行業的從業人員，以及在宿遷發動超過10萬名市民參與。而京東推出的采集終端JoyEgoCam，可在物流、零售、醫療、家庭等多種場景下“即戴即采”。在兩年內，京東計劃積累1000萬小時人類真實場景視頻數據，以及100萬小時機器人本體數據。

數據采集后，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，提升采集效率并降低成本。

在實踐過程中，京東也同樣有問題要面對。具身智能行業還缺乏統一的數據集定義標準，龔義成也表示，如何定義具身智能模型所需維度的數據并采集到，以及在提供高質量數據的同時降低成本，都是行業的共同問題。京東也提到，依托全鏈路基礎設施，可以構建起“數據采集-模型訓練-數據優化”的生態閉環，以自采數據和大模型的結合，形成“越用越強、成本越優”的飛輪。

就在同一天，智元機器人旗下覓蜂科技也發布了一站式物理AI數據服務平臺，希望能讓數據像水電一樣“即取即用”。小米也在近期，密集發布了其機器人的動態。能否持續產出高質量的數據，將成為今后具身智能企業最核心的競爭力之一，而大廠們的動作也表明，具身智能行業的數據基礎設施之爭，注定將是今年的競爭中被關注的主題。

一場關于具身智能未來的生態卡位戰，已經悄然打響。