當前，具身智能技術正加速向產業化邁進，但數據短缺成為制約其發展的關鍵瓶頸。盡管機器人在運動控制層面的“小腦”能力持續提升，但決策系統的“大腦”——具身大模型，因缺乏真實場景數據支撐，難以實現技術深度落地。這一矛盾正阻礙著具身智能從實驗室走向產業應用的步伐。

為突破這一困境，京東宣布將依托自身在供應鏈領域的核心優勢，整合零售、物流、健康、工業、外賣、家政等業務場景的海量數據資源，構建全球規模最大的具身智能數據采集體系。該計劃擬在兩年內積累超1000萬小時的高質量真實場景數據，推動行業從算法仿真階段轉向真實數據驅動的新范式。這一舉措被視為破解具身智能“數據荒”的關鍵一步。

作為人工智能領域的前沿方向，具身智能產業被預測為萬億級市場，而數據則是支撐其發展的核心要素。京東已建成行業領先的機器人數據采集中心，形成覆蓋“采集—標注—訓練—驗證”的全流程數據生產線。該體系聚焦物流倉儲、工業制造、健康醫療、家庭服務、城市運維五大核心場景，可同步記錄視覺、觸覺、空間軌跡等多維度數據，為模型訓練提供全息化素材。

根據規劃，京東將在一年內完成500萬小時人類真實場景視頻數據積累，兩年內突破1000萬小時，同時采集100萬小時機器人本體數據。通過構建全球最大的具身智能數據集，京東旨在從源頭解決行業數據短缺問題，推動具身模型實現“感知—運動—理解”的協同進化。這一戰略或將重新定義具身智能的技術發展路徑。