具身智能机器人赛道，打响“数据基建”卡位战

2026，具身智能的“数据之战”已经打响

2026年，具身智能赛道最激烈的争夺，已经悄然转向了“数据”。继今年春晚的机器人表演再度点燃大众热情后，行业融资也迎来一波高峰。但热闹背后，一个现实问题愈发清晰：具身智能机器人距离真正走入千家万户的日常生活，还有一段路要走。而横亘在前的关键瓶颈，恰恰是它的“大脑”。随着模型技术不断迭代，数据，这个最基础的“燃料”，成了决定“大脑”聪明与否的核心因素。

大厂入局：从“缺数据”到“建生态”

互联网巨头们敏锐地捕捉到了这一痛点，正积极布局，试图成为赛道底层的基础设施提供者。京东集团技术委员会主席曹鹏在近期就直言不讳地指出，当前具身智能领域硬件进展神速，但模型能力却明显滞后，其本质原因就是“数据太少了”。

这并非一家之言。京东集团副总裁龚义成也向媒体分析道，目前具身智能行业，尤其在“大脑”的智能化层面，整体水平仍然较低。核心症结就在于模型训练时，数据处于高度缺失的状态。传统的机器人训练，主要依赖遥操获取数据，这种方式不仅成本高昂、产能低下，难以支撑大规模训练需求，更关键的是，这些数据往往缺乏真实、复杂的场景支撑。

基于这样的行业共识，京东选择了一条构建生态的路径切入战场。近期，他们正式推出了覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施。一口气发布了自研的超高清采集终端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA等系列产品，并同步上线了数据交易平台，首批就定向开放了2000小时的高精标注数据集。

规模采集：发动“十万大军”构建数据护城河

其实，这场数据储备的战役早已启动。早在今年3月，京东就宣布，将依托其庞大的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。计划堪称宏大：发动数十万人参与采集，包括内部超过十万名员工，外部最多五十万名来自不同行业的从业者，甚至在宿迁发动超过十万名市民共同参与。

其推出的采集终端JoyEgoCam，目标就是实现物流、零售、医疗、家庭等多种场景下的“即戴即采”。按照规划，未来两年内，京东计划积累1000万小时人类在真实场景下的视频数据，以及100万小时的机器人本体数据。数据采集完成后，通过全流程可视化管理与SaaS化部署，实现视频一键上云，旨在大幅提升效率并压低成本。

挑战与闭环：高质量数据的成本之困

当然，实践之路并非一片坦途。一个突出的行业难题是，具身智能领域至今缺乏统一的数据集定义标准。龚义成也坦言，如何精准定义模型所需维度的数据并成功采集，同时在高质和低成本之间找到平衡，是整个行业共同面临的挑战。

对此，京东的解法是构建闭环。他们提出，依托全链路基础设施，可以形成“数据采集-模型训练-数据优化”的生态飞轮。通过自采数据与大模型的结合，让数据质量在应用中持续优化，最终实现“越用越强、成本越优”的正向循环。

生态卡位：数据即未来竞争力

无独有偶，就在同一天，智元机器人旗下的觅蜂科技也发布了一站式物理AI数据服务平台，希望让数据能像水电一样“即取即用”。小米近期也密集释放了其机器人业务的相关动态。这些动作都指向同一个结论：能否持续产出高质量、多场景的数据，正成为具身智能企业未来最核心的竞争力之一。

巨头们的战略布局已经表明，围绕数据基础设施的争夺，注定是今年具身智能赛场上的主题战。一场关乎未来生态位的关键卡位战，其实已经悄然打响。