在具身智能技术加速向工厂、家庭和医疗场景渗透的背景下，数据供给不足已成为制约行业规模化落地的核心难题。京东集团近日宣布推出覆盖全链路的数据基础设施解决方案，通过构建全球最大规模的具身数据采集体系，为行业提供从数据生成到模型优化的闭环支撑。据技术团队披露，该计划将发动60万人参与数据采集，目标在两年内积累1000万小时真实场景视频数据，重点解决机器人训练数据匮乏的痛点。
京东云自主研发的可穿戴式超高清采集设备JoyEgoCam成为数据采集环节的关键突破。这款设备通过优化光学模组与传输协议，在物流分拣、手术操作、家庭服务等动态场景中实现4K级视频的稳定采集。技术负责人介绍，设备内置的AI校准系统可自动修正运动模糊，确保每个动作片段的时空连续性，为后续数据标注提供可靠基础。
在数据处理层面，京东构建的AI数据湖平台展现出强大的吞吐能力。该平台采用分布式计算架构，可每秒处理数万帧视频数据，通过自动化的清洗、对齐和预标注流程，将原始数据的利用率提升80%。更值得关注的是JoyBuilder仿真平台，其通过物理引擎重构真实场景，能将1小时人类操作数据扩展为10小时仿真训练素材，有效缓解真实数据采集成本高昂的难题。
行业调研显示，当前具身智能模型训练面临严重的数据鸿沟。京东技术委员会主席曹鹏指出，要训练出具备跨场景适应能力的通用模型，至少需要千万小时级的真实交互数据，而现有公开数据集规模不足需求的百分之一。"许多机器人演示时能跳舞翻跟头，但进入生产线连零件都抓不稳，这就是数据泛化能力缺失的典型表现。"他以工业机械臂为例，说明现有数据集在设备型号、操作流程、环境参数等方面存在严重碎片化问题。
京东的数据战略展现出独特的生态优势。依托覆盖3600个智能仓库、1.2万家零售门店和20万医药终端的服务网络，其数据采集场景天然具备多模态特征。从自动化分拣线的机械臂操作，到药房抓药机器人的精准动作，再到家政机器人的复杂环境交互，这些真实业务场景产生的结构化数据，为模型训练提供了丰富的负样本和边缘案例。
