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　　想要真正融入家居、工业、服务等真实场景，摆脱“实验室智能”局限，离不开海量、真实、多元的物理交互数据——这是行业公认的“AI石油”，也是制约全球具身产业落地的核心瓶颈。

　　京东具身数据采集的全链条落地实景，解码其破解行业数据困境、重构人机协作关系的差异化路径。▍一座4000平方米的“物理世界工厂”走进

　　江苏宿迁具身智能数据采集中心，4000平方米的采集基地内，百余组场景错落排布。没有实验室的刻板精密，却满是实在人类场景与工业质感——这里1：1还原了零售商超、物流

　　在商超与物流模拟采集区，货架、商品、分拣设备一应俱全。采集人员佩戴京东自研的头戴式EGO采集设备，以第一视角完成商品上架、货物分拣等常规操作。整套设备轻便贴合头部，指示灯清晰区分待机、录制、结束状态。工作人员告诉记者，采集全程无需刻意放慢动作，只需还原人类自然作业状态，真实记录手部动作、肢体姿态、场景交互细节。来到家居家政采集实训区，这里是居家采集员的核心“练兵场”。覆盖客厅、厨房、卫生间、卧室等全居家空间。记者看到，采集人员严格遵循标准化规范，摘除首饰、美甲，避免镜头遮挡。从擦拭电器

　　“家居场景数据是目前占比最高的采集品类。”现场负责人介绍，依托宿迁本地社区网格体系，大量居民将设备带回家中完成入户采集。千家万户的差异化户型、光线、物品布局，构建出海量长尾场景数据，彻底打破单一实训场地的场景局限。数据采集完成后，形成“居民回传-社区初筛-中心精检”的闭环流程。采集员每日完成作业后，可当日或次日将数据回传至社区网点，工作人员现场初筛，及时反馈问题。初筛合格的数据统一流转至京东专业数据采集中心，经过清洗、分类、标准化质检，最终有效数据率稳定在95%以上。

　　标注职场，可容纳近万人同步作业，依托京东众智平成多模态数据标注、测评与人机协同审核，形成“采集-清洗-标注-训练-应用”的全链条闭环。

　　▍社区宝妈与工厂缝纫女工：两种采集，同一种逻辑走出标准化采集大楼，京东已将数据采集场景深度延伸至社区民生与工业生产一线，构建起“社区众包+工业定点”的双轨采集模式。

　　宿迁市宿豫区惠民社区是京东核心社区采集示范点。“我们社区有21个小组、19个党小组，常住人口8000人。”社区负责人站在培训室门口向记者介绍。社区内常设专属培训室，全年常态化开展人员招募、理论授课与实操指导。

　　社区采集人员以50岁以内本地居家人员为主，全职宝妈群体占比最高。“每天工作6小时就能达到全职标准，月收入稳定在4000元左右，时间自由，随时可以暂停照顾孩子。”一位入职一月的全职采集员告诉记者，自己通过线天培训即可上岗，操作简单，薪资按有效作业时长核算。

　　当天下午，记者跟随探访团来到宿迁一家专供日本市场的外贸服装厂。缝纫车间里，有几位工人的头上戴着和社区培训室里一模一样的设备。工人张姐坐在缝纫机前，手脚并用，缝线的节奏和之前完全一样，唯一的区别是额头前方多了一颗闪烁的蓝色指示灯，记录着每一次手眼协同、每一道针脚判断的微妙细节。

　　达不到我们工匠一样的手艺。”工厂负责人接过话茬，给记者算了一笔账：他们每年向日本出口约200万件服装，如今在缝制环节面临的最大痛点是招工难。“现在工厂里的缝制工作只有五六十岁的人愿意做，二三十岁的年轻人几乎没人愿意做。以后谁来做这个工作？机器人

　　▍数据饥荒何解？京东押注“网格化采集”在媒体交流环节，《科创板日报》记者直言不讳地提出了整个行业都在焦虑的问题：“我们参观时看到收银、保洁这些岗位被采集，恰恰是中低收入人群的就业底线。京东发动超十万市民参与采集，两年后

　　真的学会了这些技能，他们怎么办？”京东科技副总裁赖倩回应：“这两年计划已经创造出了新的岗位——采集员、数据标注员、多模态训练师，这些都是过去不曾存在的职业。谁都说不好明天会有什么新变化，但京东跟政府一定会谋划更多更好的就业机会。”

　　那么，在具身智能数据采集上，京东为何要下大成本做这件事？答案指向一个冰冷的数字：

　　问题不只是“量少”，更在于数据本身的质量。此前行业内主要依赖三条技术路径：

　　京东的策略是“自建场景+网格化采集”。一方面，京东依托自身庞大的供应链体系——

　　、医药康养——构建真实的产业场景库；另一方面，通过覆盖宿迁全市的社区网络，动员全职宝妈、退休人员、大学生等灵活就业群体在家中完成各类家务场景的真实数据采集。京东云高级产品总监郝鹏也告诉记者：“机器人最终更多是帮助人类做一些难以做到的事情——救灾、高危险的工作、苛刻条件下的生产。它能帮人类提升生产效率，而不是替代人。”▍

　　一是数据成本高昂，传统真机采集依赖专业示教人员，单小时采集成本居高不下，规模化落地难度极大；二是场景覆盖不足，多数企业聚焦实验室仿真或单一垂直场景，难以覆盖真实世界海量长尾场景，模型泛化能力薄弱；

　　三是合规风险突出，物理数据采集涉及大量个人生活、生产场景，隐私泄露风险高，行业缺乏标准化合规体系；四是虚实鸿沟显著，仿真数据效率高但无法完全还原物理细节，真机数据真实但产能有限、成本偏高。

　　纵观全球赛道，海外巨头与国内头部企业已形成差异化布局路径。海外方面，谷歌Open X-Embodiment、Sunday Robotics等企业依托技术先发优势，主打高端仿真数据+专业真机示教模式，数据精度高、技术成熟，但场景覆盖集中于海外居家、科研场景，适配国内产业场景度低，且采集成本极高、规模化难度大；

　　依托自动驾驶数据积累优势，尝试通过物理场景回流数据迭代模型，但聚焦交通单一赛道，难以适配多元化生活、工业场景。

　　国内赛道呈现两极分化格局。智元机器人主打真机开源路径，发布百万级真机数据集，覆盖百余种生活技能，侧重高端人形机器人场景；光轮智能深耕仿真合成数据，通过自研物理模拟引擎降低采集成本，但仿真数据难以完全复刻真实物理交互细节；多数中小厂商则依赖小规模众包采集，存在数据质量参差不齐、合规体系缺失、场景单一等问题。

　　在这片硝烟弥漫的战场上，京东的“网格化采集”主要针对当前具身智能数据采集的行业痛点——成本高、场景窄、合规难。但更深层的命题，始终是人与机器的关系。

　　脉脉创始人兼CEO林凡在近期的一场行业对线年前四个月，具身智能相关岗位招聘量同比暴增15倍，平均月薪接近6.2万元。一方面是部分岗位面临被替代的焦虑，另一方面是高技能、高创造性的新兴职位正飞速成长。在中国

　　创新中心首席科学家江磊看来，真正的关键并不在技术本身：“人形机器人可能最终会取代一些重体力的蓝领型活动，人类就能够很轻松地跟机器人交互，那一定会产生更多财富、更多生产力，可能会迎来一个生产力飞跃的时代。”他坦言，现在最大的瓶颈可能已经不是技术，而是公众认知。服装厂女工张姐的话，或许是对这一命题最朴素也最深刻的回应：（文章来源：科创板日报）