5月末的初夏，宿迁迷侯小镇的猕猴桃园里，几名工人正忙着为果树绑枝。枝条生长过密，需要合理疏绑、去弱留强，留一个、修两个，手上动作又快又准。
亿欧在现场看到，工人们头戴一款黑色采集设备，镜头正对双手，将每一次绑缚、修剪的力度与轨迹记录下来。
同一天，在20公里外的湖滨社区，居民吴女士像平常一样拿着拖把擦地板。她头上同样戴着这款黑色设备，拖把往复、弯腰起身、换水清洗，动作自然如常。一连串再普通不过的家务动作都在变成训练机器人“学会做家务”的教材。
黑色的头戴设备为京东自主研发的具身智能数据采集终端JoyEgoCam。整机仅220克，内置推理单元与车规级IMU，在居家、户外、产线等各类环境下均可实现毫米级精准采集。动作记录自然真实，不干扰正常生活与生产节奏。
当前，具身智能规模化落地的瓶颈日益凸显。据行业测算，训练具备通用泛化能力的具身智能模型需要数千万小时的高质量真实场景数据，而全球范围内可用于模型训练的高质量实操数据仅有数十万小时，供给缺口巨大、采集成本高昂、标准不统一、数据复用率低等问题成为制约机器人走进现实的阻碍。
破解产业痛点的方案在江苏宿迁变为现实。由京东发起的全民数据采集行动正把日常劳作、家务、服务、生产等真实行为，转化为AI需要的“数据燃料”。
5月20日，全国首个具身智能数据采集社区在宿迁湖滨新区正式投入运行，这是京东继今年3月宣布建设全球最大具身数据采集中心以来在数据基础设施领域的又一突破，也让其 “两年内积累超1000万小时人类真实场景视频数据”的目标加速落地。
项目能够在宿迁跑起来，离不开这座城市的全力托举。
宿迁市湖滨新区党委党工委书记张先彦表示，截至目前，京东已在宿迁布局14个项目，累计投资超200亿元，带动当地就业1.7万人。数采中心项目从签约到运营仅用40天，当地从场地、人才、审批、场景动员等方面提供全方位保障，联动本地院校开设订单班定向输送采集、标注人员。
目前，京东已构建“采集—标注—训练—验证”全流程数据流水线，覆盖物流仓储、工业制造、健康医疗、家庭服务、城市运维五大核心场景。依托京东云AI数据湖、JoyBuilder开发平台，数据处理效率与质量大幅提升，以此训练而成的具身大模型JoyAI-RA真机实验成功率位居全球前列。
与此同时，京东通过合规数据交易平台向全行业开放高精数据集。亿欧了解到，数据将主要流向三大方向：服务京东自身具身模型训练、赋能产业生态协同创新、支持高校与科研机构前沿研究。目前，已有数十家行业头部企业和科研机构与京东达成合作。
实验室造不出来的数据，普通人在生活里采出来了
长期以来，具身智能的训练数据高度依赖实验室模拟采集，动作流程刻板、应用场景单一，难以让机器人真正理解复杂多变的真实物理世界，成为制约产业落地的短板。
为打破这一困境，京东创新性推出社区网格采集模式，将数据采集从专业中心延伸到普通居民家中，普通人在日常家务中就能便捷参与AI数据生产，为具身智能提供真实生活经验。
在宿迁湖滨新区数据采集社区，经过统一培训的居民只需佩戴京东自研的JoyEgoCam头戴采集终端，在擦桌、叠衣、整理收纳、清洁地面等日常家务中即可自动采集上肢轨迹、力度分布、人机环境交互等关键数据。
灵活工作方式与可观收入让该模式迅速受到关注，尤其受到宝妈、退休人员、自由职业者等群体欢迎。居民吴女士算了一笔账：设备内置128G内存卡，存满数据约需6小时采集时长。按照每天工作6小时、每周工作5天计算，每月可获得4000元左右的收入。“孩子上学我就做采集，周末陪娃不耽误，工作生活都不耽误。” 吴女士说道。
据了解，这些源自真实场景的原生数据将经过清洗、标注、模型训练、数据评测等全流程处理，最终反哺到具身智能模型研发中。社区党支部的宗书记介绍，社区里现在报名的居民特别踊跃，“这对大家来说算是‘神仙’工作了。”
京东方面表示，宿迁拥有充足优质的劳动力、丰富真实的场景以及全方位政策支持，具备大规模数据采集的天然优势。未来，京东计划发动超10万宿迁市民参与采集，覆盖家庭、办公、工厂、商店、环卫等超百个细分场景。
此外，京东还将进一步扩大社区网格采集模式布局，全面渗透家居生活、商业服务、工业制造、农业生产等领域，使其成为构建具身智能数据底座的主要方式之一。
值得一提的是，京东正在宿迁建设以物流仓为样板的具身智能中试基地，预计6月底交付使用，打通数据模型走向产业应用的“最后一公里”。
机器人能替人做什么？
下一步，京东把数据采集拆成了两条主线：一条往深处挖，一条往宽处铺。
垂直方向，京东将在物流仓储、工业制造、健康医疗等核心领域下沉，把采集颗粒度细化到缝纫、精密装配、康复护理等具体工序；横向方向，则在现有上百个细分场景之上覆盖更多长尾日常，让数据更全面地还原人类真实行为。
两条线最终都要落到一个问题上：机器人到底能替人做什么？
亿欧实地走访发现，数据采集已渗透到多个民生与产业场景。在宿迁市宿豫人民医院康养中心，护工们日常佩戴JoyEgoCam，在协助老人起身、移动、康复训练等照护流程中同步采集数据。机构负责人表示，他们最期待养老机器人能切实贴合一线需求，承担搬运、移位等重体力工作，把护理人员从高强度劳作中解放出来，同时也认识到，情感沟通与精细照护这类“细活”仍离不开人。
这一判断，与帕西尼超级数采工厂宿迁负责人的观点契合。在其看来，高质量数据的核心在于两点，一是覆盖视觉、力觉、动作等多模态感知，二是忠实保留人类完成任务的真实意图。机器人学习的不只是动作本身，还包括动作背后的目的与逻辑，这也是京东坚持从真实场景采集数据的关键所在。
绿博制衣是一家主打日本市场，年产达60万件的服装厂。工人已两次参与集中采集，每次数十人同步作业，工人们在缝纫、裁剪等工位采集的精细操作数据能够成为训练模型的高精度教材。工厂负责人坦言，缝纫工序枯燥重复、劳动强度大，引入机器人辅助生产既能降低工人负担，又能稳定品质、提升产能，最终助力中国制造在国际竞争中保持优势。
据统计，京东目前采集的数据有效率超过95%，能够显著提升模型的泛化能力，让机器人从简单执行指令升级为理解场景、灵活应对的智能体。
这件事之所以值得被认真做一遍，原因在于训练一个能真正走进家庭干活的机器人行业缺少的不是算法，不是芯片，是人在真实世界里做家务的动作。
京东的解法则是让真人在真实生活中“自然地干”。宝妈戴着JoyEgoCam做家务，护工记录扶老人起身的力度，制衣厂工人采集缝纫时手指的角度，果园工人记录绑枝的完整流程……藏在烟火日常里的真实动作才是补齐机器人能力的最后一块拼图。
两年，1000万小时，内部超10万名各类职业员工，外部50万各行业人员，覆盖上百个细分场景。当足够多的人在真实生活中自然劳作，越来越多的真实动作被记录并喂给模型，具身智能那道最深的坎，或许就不再是坎了。
