機器人畢業后，這些崗位上訓練機器成為自己的員工何去何從，我很好奇，但這種趨勢阻擋不了的話，賺點時長傭金應該也不錯。

說真的，京東這把玩的其實真的很大，其除了在2026年的京東618啟動發布會上宣傳已形成全鏈路具身智能生態，并且將建全球最大具身數據采集中心外，還準備直接動用人海戰術，一把將美國長期以來的資本化數據采集路徑和數據優勢給”快速降維打擊“了！

而京東之所以能做這個，無非就是人夠多，產業鏈夠長，其依托 20 余年供應鏈積累的 3000 多個真實業務場景，完全可以覆蓋 "采、存、標、訓、評、仿、測" 全鏈路的具身智能數據基礎設施。

為此京東計劃發動超過10萬名員工及50萬名外部人員，進行“人類歷史上規模最大的數據采集行動”以實現其全球智身數據龍頭的宏偉目標，而這次的目標合作地應該會重點落在宿遷，因為京東在這里已經建成了全國首個具身智能數據采集社區，其計劃兩年內積累 1000 萬小時真實人類場景行為數據。

這這些社區里，所有人的日常工作和生活都將戴著數據采集設備，并將自己的日常行為數據上傳給京東云，在此模式下，測試者被要求長期佩戴僅 220 克的京東自研 JoyEgoCam 終端，其能在擦桌子、疊衣服、照顧老人等日常活動中，以毫米級精度采集上肢軌跡、力度分布、人與環境交互等關鍵參數。

同時，一些商店等也將直接上線機器人員工，通過人類顧客與其的日常互動和交易，以此直接訓練京東的機器人”大腦“及明白人類的行為邏輯慣性，目前，京東的全流程數據流水線已覆蓋了物流倉儲、工業制造、健康醫療、家庭服務、城市運維五大核心場景，

此外，京東還開發了后續數據交易使用的”京東具身智能數據交易平臺“，其”算力-數據-金融“的野望可見一般，未來或許還能與其穩定幣和香港RWA/Difi生態關聯。

我們再來聊聊京東這么做的資本和商業價值！

大家應該都知道，當下中美機器人的進化差異，最大的區別是中國機器人的小腦發達，美國機器人的大腦發達，而造成這個現象的原因，除了產業鏈基礎不同外，最重要的是我國的AI和芯片相關工程起步于美國相關開源成果，因此雖然普通數據已經覆蓋基本完成，但高質量真實場景數據的卻嚴重匱乏。

而在全球范圍內，訓練具備通用能力的具身模型需要數千萬小時的實操數據，馬斯克之所以領先是因為具有特斯拉車主這一龐大的人群和發達的制造業和科技產業全產業鏈，也正因如此，馬斯克機器人的商業落地方向和我國機器人企業走出了較大的差異化路徑。

但我們國內現有高質量數據僅數十萬小時，供給缺口巨大，因此機器人普遍 "小腦發達、大腦落后"，在預先編程、人機VR協同或者空間定位完成下，能完成預設的跳舞、打拳等動作，卻無法理解真實世界的復雜交互，難以深入產業落地。

因此，京東的這一戰略具有多層次的資本價值，說不定會徹底改變其在資本市場的估值邏輯，前提是不要像去年一樣，總是起個大早，然后被其它巨頭Double模仿！

短期來看，AI 概念的深度綁定，或將顯著提升京東的估值溢價，2026 年京東 AI 研發投入增長超 200%，JoyInside 將植入超 1000 萬臺智能硬件，相關 AI 服務覆蓋 7 億用戶。

在本屆 618 期間，植入 JoyInside 的 AI 空調、AI 床墊、AI 輪椅等產品將集中亮相，有望帶動智能硬件銷售爆發，同時智能硬件對人24小時的監控，其實也需要大家關注！

而從中期來看，上海數據交易所建立后，數據資產本身將成為重要的變現渠道，這方面不僅京東，類似瑞幸這樣的消費品牌都已經將自己的交易流水上鏈。

此外，前面說過，京東已通過自建的合規數據交易平臺向學術界、第三方開發者和生態企業開放高精數據集，首批數據集上線后迅速獲得國內領軍企業的廣泛應用，而隨著數據規模的擴大和質量的提升，數據交易將成為京東新的利潤增長點，這種WEB3性質的金融，本質上就是一次資產負債表的大規模擴張！

而長期看，不說全球，京東至少有望掌控國內具身智能時代的產業標準，成為全球最大的物理世界運營中心，而通過掌握最核心的具身數據資源，京東或將逆襲，主導具身大模型的進化方向，進而整合整個機器人產業鏈，而由機器人構成的公司，也將帶來供應鏈效率的革命性提升，構建起萬億級的 AI 生態體系，讓京東的利潤得到極大的提升！

當然，60 萬 "人類教師" 會被自己教出的機器人替代嗎？我想這應該是公眾最關心的問題，我的答案和開頭一樣，結構化看吧！

短期內，這一行動必然將創造大量新就業崗位，因為60 萬數據采集員本身就是龐大的就業群體，地方政府肯定歡迎，僅宿遷一地就計劃動員超 10 萬市民參與，尤其受到寶媽、退休人員、自由職業等時間靈活群體的歡迎。

此外，數據上傳后還將衍生出數據標注、質檢、運維、設備銷售與維修等一系列配套崗位，京東加速機器人商業化落地，也將帶動機器人銷售、租賃、售后等服務業的發展，培養出很多短期的技工！

但中期來看，低技能重復性勞動將面臨結構性替代，當機器人通過學習人類示范掌握了物流搬運、簡單家務、基礎工業操作等技能后，這些崗位的從業者將不可避免地受到沖擊。甚至數據采集員本身的工作，未來也可能被更先進的自動化采集技術部分替代。

但與此同時，市場或也將創造出更高技能的新崗位，如機器人運維工程師、AI 訓練師、數據科學家、具身交互設計師等，崗位紅利職業會進一步向精英人群轉移，技能錯配的周期會非常頻繁！

最后，從美好的角度來看，資本無私的會將人類將從重復性的體力勞動中解放出來，轉向監督、創意、決策和情感交流等機器人難以勝任的工作。

而京東今天只是在做 "人類示范 - 機器人學習 - 人類優化" 的循環，至少在這個循環里，人類還是主導者。

至于更遠的經濟循環和勞動力結構問題，我想擬點贊、收藏后，可以去看下：「大就業觀」！看看從經濟角度看AI能實現充分就業么？

對了，機器人最大的方向除了工業、軍事、就是陪伴了！