在鄂州市湖滨社区，全职妈妈吴雪莲戴上京东自研的JoyEgoCam头戴设备——整机220克，内置推理单元与车规级IMU（车用惯性丈量单元）。她擦桌子、叠衣服、整顿收纳，设备实时纪录其上肢轨迹、力度散布等。这些数据经过上传、质检、标注，将成为“燃料”输入具身智能模型。

这不是特例。在养老院，护工们纪录协助老人起身、喂药、康复训练等照护作为；在田间地头，农夫们采集农事操作中的手眼协调轨迹、农具握持与操作的力学数据、田间不规定地形下的行走与避障作为等。

他们都有一个共同身份：具身智能数据采集员。

5月20日，全国首个具身智能数据采集社区正式投入运行。这是继3月颁发建设全球最大具身数据采集中心之后，京东在数据基础设施方面落地的沉要节点。

一个中心、若干社区点

今年3月，京东颁发建设全球最大的具身智能数据采集中心，将发起数十万人参加数据采集——蕴含内部超过10万名各类职业员工，以及表部50万名各行业人员。

数采中心选址在刘强东的老家——江苏鄂州。此前，京东已在这里布局了全国客服中心、淮海经济区仓储物流中心等14个项目，累计投资超200亿元。

“区位上，鄂州地处长三角北翼，交通方便；人力上，本地劳动力充足，适合大规模矫捷用工，方便急剧组建采集行列；政策上，处所当局在场地、审批等方面提供了支持，数采中心项目从签约到运营，仅用40天功夫。”京东科技有关掌管人诠释说。

这一项目2025年9月立项启动，同年10月第一期投产使用，2026年仍在陆续升级扩建，目前占地约4000平方米。据相识，在整个物理布局上，鄂州数采中心出现“一个中心、若干社区网格”的格局。

位于湖滨新区的京东机械人数据采集中心承担场景仿照、作为捉拿、数据标注、真机验证等专业职能。譬如在场景仿照区，设置有物流仓储、医疗健康、家庭生涯等场景，现场采取遥操及Ego（第一人称视角）并行的方式进行数据采集。

尝试室之表，还有若干个“社区网格”采集点。采集员头戴专门的设备，以兼职或者全职的方式，在居家、产线等各类环境下，实现日常劳动即可产出数据。

在湖滨社区，全职妈妈吴雪莲头戴设备，边干家务边采集数据。

“数采的工作功夫矫捷，也能让居民多一份收入。我们会提供岗前培训，确保他们顺利上手。”鄂州市湖滨社区党支部书记宗家庄说。

目前，京东具身智能数据采集业务覆盖物流仓储、工业造作、健康医疗、家庭服务、城市运维等多个主题场景。凭据其规划，要在两年内采集超1000万幼时的优质数据，成为全球最大的具身智能数据公司。其中，在鄂州将发起超10万市民参加，覆盖家庭、办公室、工厂、物流、商店等细分场景。

在京东机械人数据采集中心，工作人员教机械人当收银员并拣货。

关于表界关切的隐衷问题，京东方面回应，入户采集必要与被采集人及其眷属签署保密与合规和谈，数据处置过程当选取加密措施和权限管控，数据买卖环节也经过监管征询，以合规方式进行。

为什么要“养”数据？

京东为什么要花这么大成本，在物理世界里“养”数据？

答案在AI产业的底层变动中。今年以来，行业出现出几大趋向：技术从“问答天生”向“工作代理”进化，领地从“网络空间”向“物理世界”迈进，蹊径从“技术较量”向“贸易落地”转身。

分歧的AI故事持续涌现。以字节跳动、阿里巴巴等为代表的互联网公司，一连了移动互联网时期的战术——抢夺“超等入口”，通过豆包、通义千问等APP将AI嵌入搜索、推荐、内容天生等高频场景。这条蹊径较为轻量化，可急剧获得用户规模。

京东则选择了另一条路。它的业务带有沉资产属性，覆盖零售、物流、健康、工业、表卖、家政等场景，共同特点是都存在于物理世界。这意味着，京东的AI从起点就必须沉点解决真实环境中的问题。

同样地，这也是京东切入数据采集赛路的底子。

当前具身智能面对数据荒，训练具备通用泛化能力的具身模型，至少必要数千万幼时的真实场景数据，而当前全球高质量实操数据仅罕见十万幼时。

出缺口，就意味着机遇。据行业媒体不齐全统计，国内已有超27个城市在具身智能数据采集基础设施上积极布局，建设不下54座具身智能机械人数采中心、创新中心、训练场。

京东选择参与竞争，在AI产业链中成立差距化定位。“我们打造的是一套全链条系统，从数据采集、云端平台，到数据洗濯标注、模型训练、数据评测以及具身智能模型研发，最终落地利用到具身本体。”京东有关掌管人暗示。

当然，数据采集并非没有挑战。成本节造、质量尺度化，以及持久就业结构影响，都是必要持续回覆的问题。

以就业为例，京东目前在鄂州已带头大批居民成为采集员，涵盖全职妈妈、退休人员、大学生等群体。但机械人未来是否会代替人——这一问题也在被会商。“让机械人进建人的这些器材，不是为了代替，而是为了更好地去服务人，做一些沉复性强、单调或危险系数高的工作，好比救灾或各类刻薄前提下的作业场景。”京东云有关掌管人回应。

事实上，不但在具身智能产业，这一问题在整个AI领域都被反复会商。经济学家卡尔·贝内迪克特·弗雷在《技术陷阱》中曾提醒：技术代替的关键，在于社会能否为受影响者提供滑润的过渡通路。转岗培训、平生进建系统，以及数据采集等新业态创造的就业缓冲带，都是必须纳入考量的方向。

数据资产的贸易化

与算力、模型等类似，数据采集在成为一门生意。

京东采集的数据有三个重要去向：训练自己的具身模型；通过数据买卖平台与机械人公司、科研机构合作；面向学术界盛开部门高精数据集，推动前沿钻研。

目前，京东已与数十家企业成立战术合作，国内具身智能企业帕西尼就是其中之一。它与京东云的合作重要在两个层面：一是依附京东云平台进行自身数据集的推广销售和模型训练；二是拿到京东的Ego数据样品，交由算法团队测试。

值妥贴心的是，行业对“什么数据最有价值”仍在索求。有业内人士指出，现阶段的关键在于数据的多样性与规模，训练具备泛化能力的具身模型至少必要数千万幼时量级数据，未来几年内数据采集仍旧极度沉要。

京东的战术与之对应：覆盖尽可能多的场景，从物流仓库到家庭厨房，从商超货架到田间地头。这种“广杜着先”的战术，指标是让模型成立对物理世界的通用理解。

在田间，农夫通过甚戴设备，边工作边采集数据。

“具身模型训练和大模型训练类似。预训练阶段重要靠多样化数据，让模型具备肯定的泛化能力；之后通过强化进建或后训练，用针对某一类场景的遥操数据，来提升模型在特定工作上的阐发。”京东云有关掌管人诠释。

在业内人士看来，国内具身智能数据采集在经历“基础设施化”，功效取决于几个变量的相互作用：采集效能能否持续提升，数据质量能否不变达标，以及下游的模型与利用能否形成正向反馈。

在产业处于早期确当下，这些问题还没有确定答案。但能够注定的是，谁能在数据层成立起规模优势，谁就更有可能在接下来的产业竞争中占据自动。

栏目主编：李晔

起源：作者：解放日报 束涵