具身智能机器人赛道，打响“数据基建”卡位战

2026年，具身智能赛道打起了一场“数据之战”。在今年春晚舞台上，机器人表演再度吸引了大众目光后，这个行业又迎来了一波融资的高峰。但在现实中，具身智能机器人还没有走入真实的生活场景，“大脑”成为需要突破的瓶颈。而随着模型的不断进步，数据就成为其中关键的影响因素。

互联网大厂们正在积极布局，成为这个赛道的基础设施。京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏在4月16日表示，当前具身智能领域硬件进展迅速，但模型能力仍明显滞后，本质原因还是“缺少数据”。

京东集团副总裁、京东云基础云总经理龚义成也对《财经天下》等表示，具身智能行业尤其是在“大脑”层面的智能化程度目前还较低，其中的核心问题就是模型训练时，数据还处于高度缺失状态。传统的具身智能机器人训练还是主要用遥操获得数据，但成本高、产能低，很难支撑起大规模的数据供给，更重要的是，大部分数据缺乏真实场景。

基于此，京东选择构建具身智能生态，切入这一赛道。4月16日，京东宣布推出覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施，并一口气推出了自研超高清采集终端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA等，还同步上线了京东具身智能数据交易平台，首批定向开放2000小时高精标注数据集。

之前在3月，京东就宣布依托供应链基础设施和业务场景，启动建设全球规模最大的具身智能数据采集中心，计划发动数十万人参与采集行动，包括内部超过10万名员工，外部最多50万名来自不同行业的从业人员，以及在宿迁发动超过10万名市民参与。而京东推出的采集终端JoyEgoCam，可在物流、零售、医疗、家庭等多种场景下“即戴即采”。在两年内，京东计划积累1000万小时人类真实场景视频数据，以及100万小时机器人本体数据。

数据采集后，京东云通过任务、人员、设备全流程可视化管理与SaaS化部署，实现视频一键上云，提升采集效率并降低成本。

在实践过程中，京东也同样有问题要面对。具身智能行业还缺乏统一的数据集定义标准，龚义成也表示，如何定义具身智能模型所需维度的数据并采集到，以及在提供高质量数据的同时降低成本，都是行业的共同问题。京东也提到，依托全链路基础设施，可以构建起“数据采集-模型训练-数据优化”的生态闭环，以自采数据和大模型的结合，形成“越用越强、成本越优”的飞轮。

就在同一天，智元机器人旗下觅蜂科技也发布了一站式物理AI数据服务平台，希望能让数据像水电一样“即取即用”。小米也在近期，密集发布了其机器人的动态。能否持续产出高质量的数据，将成为今后具身智能企业最核心的竞争力之一，而大厂们的动作也表明，具身智能行业的数据基础设施之争，注定将是今年的竞争中被关注的主题。

一场关于具身智能未来的生态卡位战，已经悄然打响。