近日，京东宣布为推动行业健康快速发展，京东依托超级供应链核心优势，以及零售、物流、健康、工业、外卖、家政等海量真实业务场景，将建成全球规模最大、场景最全的具身智能数据采集中心短线配资资讯，两年内积累超1000万小时优质数据，助力具身智能产业从算法仿真迈向真实数据驱动的新阶段。
首先，京东此举精准击中了具身智能产业发展的核心痛点，数据要素的稀缺性。 当前具身智能行业呈现出显著的“小脑发达、大脑滞后”的结构性矛盾：运动控制算法日益成熟，但作为决策核心的具身大模型却因缺乏真实场景数据的“喂养”而陷入训练瓶颈。在经济学视角下，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。京东依托其超级供应链，计划两年内积累超1000万小时优质数据，这不仅是数量的堆砌，更是对关键生产要素的战略储备。通过构建全流程流水线，京东实际上是在重塑具身智能产业的价值链上游，将原本分散、非标准化的场景数据转化为可交易、可复用的高价值资产，从而从根本上破解行业“数据荒”，为万亿级蓝海市场注入最关键的“燃料”。
其次，京东多元化布局真实业务场景构成了难以复制的竞争壁垒。 不同于单纯依赖仿真数据或单一场景的科技企业，京东拥有零售、物流、健康、工业、外卖、家政等海量真实业务触角。这种跨行业的场景覆盖，使得数据采集能够涵盖视觉、触觉、空间轨迹等全维度信息，极大地降低了单一场景数据采集的边际成本，同时提升了数据模型的泛化能力。特别是发动内部10万名员工及外部50万人员参与，甚至在宿迁动员超10万市民，这种“人类历史上规模最大的数据采集行动”，不仅解决了数据来源的广度问题，更确保了数据在家庭、工厂、医院等复杂环境下的真实度与多样性。这种基于实体经济的场景优势，是纯互联网基因公司难以企及的，它让具身智能模型不仅能学会“看”和“动”，更能深度“理解”真实世界的复杂逻辑。
第三，京东的大布局将加速具身智能从“算法仿真”向“真实数据驱动”的范式跃迁，推动产业生态的正向循环。 当数据规模突破临界点，具身大模型的迭代速度将呈指数级增长，进而反哺京东自身的供应链效率，这不仅有助于京东自身降本增效，更将通过开放数据能力，赋能整个机器人产业链，降低中小企业的研发门槛，促进产业集群的协同进化。
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