在機器人產業邁向實用化的進程中，具身智能領域正面臨一場關于數據積累的激烈競爭。行業專家普遍認為，機器人能否真正實現產業化，關鍵在于其"大腦"的決策能力，而這一能力的突破離不開海量真實場景數據的支撐。當前，具身智能領域正經歷著前所未有的發展熱潮，但數據短缺已成為制約行業發展的核心瓶頸。
據行業數據顯示，訓練達到ChatGPT-5級別系統所需的語料規模達百億小時，而具身智能領域目前可用的數據量僅約50萬小時，存在兩個數量級的差距。更嚴峻的是，現有數據還存在標準不統一、質量參差不齊、供需不匹配等問題。京東方面指出，要使具身智能達到真正可用的水平，至少需要1000萬小時級別的真實場景交互數據，而當前行業整體數據規模僅約100萬小時，缺口高達十倍。
數據獲取的困難主要體現在三個方面：首先是真實場景交互數據的獲取成本高昂，傳統物理AI數據采集需要定制化機械臂、專用傳感器等設備，部署周期長且成本高企；其次是模型泛化能力不足，難以適應不同環境和任務場景的需求；最后是數據孤島現象嚴重，不同機器人本體的數據無法實現互通復用。這些挑戰共同構成了具身智能發展的"數據荒漠"困境。
面對這一挑戰，行業領軍企業正在積極布局數據基建。京東近日宣布推出自研的可穿戴式超高清采集終端JoyEgoCam，該設備配備4K高清攝像頭，支持60幀幀率與130度超廣角拍攝，能夠實現毫秒級動作細節捕捉，重投影誤差小于0.2像素。同時，京東還發布了具身大模型JoyAI-RA和具身智能數據交易平臺，并率先公開了2000小時人類實操視頻數據集。
另一家新興企業覓蜂科技也推出了MEgo系列無本體數據采集硬件，包括采集夾爪、頭戴式采集設備等，具備超300度全景感知與亞毫秒級數據同步能力。這些可穿戴設備的出現，使得普通人也能在工廠、物流、零售、醫療等場景中完成數據采集工作，大大降低了數據獲取門檻，拓展了數據采集的邊界。
在數據采集規模上，京東已經發動內部超過10萬名員工和外部最多50萬名各行業人員參與數據采集工作，僅在宿遷地區就計劃動員超10萬市民參與。公司計劃在未來兩年內構建全球規模最大的具身智能數據采集中心，積累1000萬小時人類真實場景視頻數據。覓蜂科技則預計今年數據采集規模將達到千萬小時級別，其官網"數據市場"板塊已上架467個具身智能訓練數據產品。
數據采集只是第一步，如何將這些數據轉化為機器人的"大腦"能力同樣關鍵。京東為此建立了完整的數據處理鏈條：底層硬件采集的物理世界數據，首先進入"工具層"進行數據處理、模型訓練和仿真評測；然后進入模型層，通過VLA模型（視覺-語言-動作模型）、VLN模型（視覺-語言導航）等核心技術構建機器人的決策能力；最終在應用層實現技術落地，覆蓋家政服務、物流配送、醫療輔助等多個領域。
在服務保障方面，京東創新性地推出了"機器人救護車"服務，為人形機器人、四足機器人等提供維修保養、故障診斷、換電補能等全場景服務。該服務已在北京地區率先落地，未來三年計劃擴展至全國50個以上核心城市。同時，京東還宣布將打通線上App、線下門店和海外平臺等全渠道銷售網絡，目標在2026年助推機器人品牌累計銷售規模突破百億元，并將產品上市周期縮短20%。
這場關于具身智能的數據基建競賽正在全面展開。從數據采集硬件的創新，到數據處理平臺的搭建，再到應用場景的拓展，行業正在構建完整的數據生態鏈。誰能在數據積累和模型訓練上占據先機，誰就更有可能在機器人智能化競爭中脫穎而出，引領下一個十年的產業發展方向。
