京东攒下10万条机器人作业数据，数采这笔账怎么算

作者：周砚

11月4日乌镇峰会，京东披露具身智能数据采集已覆盖100余个细分场景、累计超10万条真实作业任务，并提出两年采1000万小时人类视频、100万小时机器人本体数据的目标。真机数据稀缺且贵，京东的打法是把零售物流的存量场景折成数据资产，再用'自研底座+开放生态'对外输出。但10万条任务与同行的'小时数'不可直接比，采集方式、成本与用途口径均未公开。

11月4日，在2026年世界互联网大会乌镇峰会的机器人与具身智能论坛上，京东集团技术委员会主席曹鹏给出了一组进度数字：具身智能数据采集已覆盖100余个细分生产服务场景，累计采集超10万条真实作业任务。下一步的目标是两年内采集超1000万小时人类真实场景视频、超100万小时机器人本体运行数据。同场还提到，京东物流计划未来五年采购300万台机器人、100万台无人车、10万架无人机。

数采为什么值钱

具身模型卡住的不是算法和算力，而是物理世界的经验没法批量生产。按行业评论引述的测算，截至2026年初全球合规可用的真机交互数据约50万小时，而训练一个通用具身模型按行业共识需要1000万小时量级，缺口超过99%。这类数字各家口径不一，但方向清楚：一小时真机数据，意味着一个真人操作员在真实场景里实打实花掉一小时，时间压不下去，场景也跳不过。

成本因此难降。业内流传的拆解是，一条30秒真机操作数据的采集成本在10—15元，折合每小时上千元；20万小时约2亿元，百万小时级预训练接近10亿元量级。这是“专门去采”的账。所以更被看好的做法，是让数据从真实生意里自然长出来：特斯拉把产线当采集厂，星动纪元的机器人在顺丰枢纽里边分拣边攒数据，智平方卖一杯咖啡既收钱也收一组数据。这些案例多来自企业自述与媒体盘点，效果强弱还要时间验证。

京东的“自研底座+开放生态”

京东手里最硬的牌是存量场景：3800多个仓库、20万多家合作线下药房、1万多家京东MALL、七鲜、养车门店，AI已用于零售、物流、健康、工业等3000多个场景。同样的仓、同样的门店，别人要另搭一套来采数据，京东是本来就在跑。

工具层，京东云自研JoyEgoCam等采集终端，搭了覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”的数据服务体系；JoyAI-Sim仿真引擎已完成的测试中，仿真评测与真机评测一致性约90%，效率是真机的3.2倍。承载这些的是宿迁的机器人数据采集中心：2025年10月投用，被江苏省工信厅认定为省级具身智能机器人数据采集中心，新华社今年8月的照片里，采集员正在其中训练机器人。公开规划称将动员内部超10万员工、外部最多50万人参与采集。

“开放生态”落在两处。一是京东启动“京东物理AI加速计划”，第一阶段聚焦具身机器人，在数据、基地、制造、销售、物流、服务六个方向投入；二是智元的具身机器人已进入京东物流智狼仓实测，在真实作业中检验产品边界。对京东，这意味着仓里多了一批自带数据的租客；对机器人公司，这是难得的真实场景，代价是效率被摊在明面上比。

三处口径要留神

10万条“任务”与同行惯用的“小时数”“轨迹条数”不能直接换算。京东没有披露这批任务的采集方式（遥操作、动捕，还是掺了合成数据）、单条成本，以及多少喂自研模型、多少对外供给。1000万小时的大头是“人类视频”，与100万小时“机器人本体数据”不在一个质量层级，视频学习的迁移效率业内仍有争论。至于“全球最大数采中心”和300万台采购，前者是京东自述的定位，后者是五年计划，分年落地量尚未公开。

能确认的是行业在被标准化：工信部批准的《具身智能数据集质量要求及评估方法》今年11月起实施，全国已建成或在建的采集训练工厂至少15座。数采正从手工作坊变成流水线，比的是单位成本和质量。京东的场景密度是真优势，但从10万条走到1000万小时，考验的还是同一件事：愿不愿意持续为一门不直接产生收入的数据生意付账。

转载说明

本文根据以下公开资料整理，原文及配图出处见下方。

• [S1] 京东披露具身智能数采进展：覆盖百余细分场景、采集超 10 万真实作业任务
• [S2] 京东曹鹏：未来五年计划采购300万台机器人、100万台无人车
• [S3] 探访京东机器人数据采集中心(3)
• [S4] 為什麼機器人"大腦"比大模型更難訓練？
• [S5] 京东将建成全球最大具身数据采集中心，大布局该怎么期待？
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