宿迁千人采集“数字燃料”：京东如何用人类经验喂养机器人大脑

事件概述

京东在江苏宿迁启动全球最大规模具身数据采集项目，计划两年内采集1000万小时人类真实场景视频数据，以解决具身智能产业面临的“数据荒”瓶颈。该项目依托京东自身零售、物流、家政等场景优势，动员本地居民参与数据采集，并构建全链路数据基础设施。

核心信息

• 数据短缺是具身智能关键瓶颈：训练泛化能力强的具身大模型需要数千万至数亿小时训练数据，而全行业可用数据集仅几十万小时，相差两个数量级。物理AI真机交互数据量不足大语言模型的1/20000。原始视频对机器人训练无效，需要精细处理为结构化数据。
• 第一视角数据是稀缺资源：相比互联网视频，第一视角数据记录视线移动、手眼协同、空间关系、动作修正等隐性信息，是机器人模仿学习的基础。英伟达EgoScale框架等研究证实，数据规模越大，VLA模型任务成功率越高。
• 京东的独特优势：京东拥有3600多个智能库房、超万家线下门店、5万名家政人员等真实产业场景，覆盖零售、物流、健康、家政、工业，能够持续获得跨场景人类操作数据。京东自研JoyEgoCam采集设备，结合云AI数据湖处理，模型训练效率提升3.5倍。基于此训练的JoyAI-RA模型在仿真与真机测评中任务成功率73.5%，超过英伟达GR00T N1.6等模型。
• 宿迁模式：宿迁是刘强东老家，京东在此投资超200亿元。数据采集居民分布在果园、服装厂、康养机构等，日常劳作被采集为训练数据。市民成为“机器人老师”，同时催生数据采集师、标注师等新职业，实现本地化就业。
• 开放数据生态：京东上线具身智能数据交易平台，首批开放EgoLive高精标注数据集（60FPS，300余任务场景）。京东定位为行业基础设施，邀请合作伙伴共建数据生态。
• 产业落地：零售侧JoyInside方案已与近200个品牌合作，2026年助力机器人品牌销售额破百亿元；物流侧搭建机器人售后维修生态，工程师团队扩至万人；工业侧打造一站式供应链服务。

值得关注

京东此举将人类操作经验转化为可复用的数字资产，标志着具身智能竞争从模型能力转向数据基础设施规模。宿迁模式体现了数字经济与本地就业的结合，未来可能复制到更多城市。