新眸原創(chuàng)·作者 | 棠寧

“看發(fā)布會演示的時候什么都能做，一到自己家，就跟換了個腦子一樣?！鳖愃七@樣有關(guān)人形機(jī)器人的吐槽，社交媒體上并不少。后來也和幾位做機(jī)器人研發(fā)的朋友聊起這件事，他們說這幾乎是整個行業(yè)的通病。

現(xiàn)在的具身智能模型，在實驗室的固定場景里，完成指定任務(wù)的準(zhǔn)確率能到90%以上，可一旦放到充滿不確定性的真實環(huán)境里，性能直接腰斬，甚至直接失靈。問他們核心瓶頸是什么，幾乎所有人的答案都一樣：缺數(shù)據(jù)，缺真實世界里的、有血有肉的場景數(shù)據(jù)。

就在全行業(yè)都在卷模型參數(shù)、卷硬件性能、卷仿真環(huán)境的時候，京東悄悄扔出了一個重磅動作。最近舉行的中國發(fā)展高層論壇上，京東集團(tuán)CEO許冉對外披露：京東正在建設(shè)全球規(guī)模最大、場景最全的具身智能數(shù)據(jù)中心，兩年內(nèi)將積累超過1000萬小時的真實場景數(shù)據(jù)，覆蓋物流、家庭、城市等五大核心場景，未來會向全行業(yè)開放這些數(shù)據(jù)資源。

很多人聽到這個消息的第一反應(yīng)是，京東不是做零售和物流的嗎，怎么突然下場做具身智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施了？但如果你了解京東這家公司的發(fā)展邏輯，就會發(fā)現(xiàn)，這件事不僅不跨界，反而恰恰是京東為自己的下半場，埋下的最關(guān)鍵的一步棋。

01

具身智能狂奔三年

終于撞上了數(shù)據(jù)的天花板

具身智能已經(jīng)連續(xù)兩年被寫入政府工作報告，明確列入未來產(chǎn)業(yè)的重點培育方向，資本端的熱度更是居高不下。2026年開年不到三個月，國內(nèi)具身智能領(lǐng)域已經(jīng)披露的融資總額就接近150億元，估值超百億的企業(yè)擴(kuò)容到了7家。不管是科技巨頭還是創(chuàng)業(yè)公司，都在往這個賽道里擠，所有人都知道，這是下一代人工智能的核心方向，也是未來十年最大的產(chǎn)業(yè)機(jī)會之一。

但熱鬧的背后，行業(yè)的瓶頸已經(jīng)越來越清晰。之前大家都覺得，制約具身智能發(fā)展的是算力，是模型，是硬件本體。但隨著這兩年技術(shù)的快速迭代，這些門檻都在快速降低。根據(jù)IDC發(fā)布的數(shù)據(jù)，2025年中國智能算力規(guī)模達(dá)到1037.3EFLOPS，同比增長43%，預(yù)計2028年將突破2700EFLOPS。

算力的價格越來越低，只要有資金，就能買到足夠的算力支撐模型訓(xùn)練。模型架構(gòu)也日趨同質(zhì)化，開源社區(qū)的成熟，讓很多創(chuàng)業(yè)公司都能基于開源模型，快速做出自己的具身智能方案。硬件方面，電機(jī)、減速器這些核心零部件的成本，也在快速下降，人形機(jī)器人的整機(jī)價格，已經(jīng)從幾年前的幾十萬，降到了現(xiàn)在的幾萬塊。

這個時候，整個行業(yè)的核心矛盾，已經(jīng)從“有沒有足夠的算力和模型”，變成了“有沒有足夠的真實數(shù)據(jù)喂飽模型”。多位行業(yè)研發(fā)人員都提到過，目前全行業(yè)可用于具身智能訓(xùn)練的真實場景數(shù)據(jù)，加起來也只有幾十萬小時，和實現(xiàn)智能涌現(xiàn)需要的千萬甚至上億小時的規(guī)模，差了一個數(shù)量級都不止。

之前很多人覺得，仿真環(huán)境可以解決這個問題。在虛擬環(huán)境里，我們可以無限生成場景，無限生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，成本低，效率高。但這幾年的實踐下來，大家發(fā)現(xiàn)仿真和真實世界之間，有一道很難跨越的鴻溝。

就像我們在駕校里練車，哪怕把每一個點位都背得滾瓜爛熟，考試次次滿分，真的開到真實的馬路上，還是會手忙腳亂。因為駕校的場景是固定的，路線是固定的，甚至連突發(fā)狀況都是預(yù)設(shè)好的，而真實的馬路，每一秒都在發(fā)生變化，你永遠(yuǎn)不知道下一個路口會竄出來什么。

具身智能也是一樣。在仿真環(huán)境里，機(jī)器人訓(xùn)練的場景，都是程序員預(yù)設(shè)好的，地面永遠(yuǎn)是平整的，物體永遠(yuǎn)是固定的，光線永遠(yuǎn)是均勻的。但真實的家庭里，地上會有散落的玩具和拖鞋，桌子上的杯子會隨意擺放，早上和晚上的光線天差地別；真實的倉庫里，貨物的包裝千奇百怪，托盤的位置會有偏差，甚至連地面都會因為貨物的重壓有輕微的變形。

這些細(xì)微的、不確定的變化，仿真環(huán)境很難完全模擬，而恰恰是這些變化，決定了機(jī)器人在真實場景里能不能用。

許冉在論壇演講中提到，2026年春節(jié)期間，人形機(jī)器人成為最搶手的電子年貨，相關(guān)產(chǎn)品的搜索量同比增長超過300%，但當(dāng)前機(jī)器人消費的增長，很大程度上受限于供給的不足。這里的供給不足，不僅是硬件產(chǎn)能的不足，更是智能能力的不足——沒有足夠的真實數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，機(jī)器人很難具備應(yīng)對復(fù)雜真實場景的能力，也就無法真正走進(jìn)普通人的生活。

02

京東的下半場

把場景做成了最核心的資產(chǎn)

今年3月，京東發(fā)布了2025年的全年財報，總營收首次突破1.3萬億元，達(dá)到13091億元，同比增長13%。這個成績，在當(dāng)下的電商行業(yè)里，已經(jīng)相當(dāng)穩(wěn)健。但拆開來看，增長的結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了根本性的變化。全年商品收入10238億元，同比增長10.3%；而服務(wù)收入達(dá)到2853億元，同比增長23.6%，增速是商品收入的兩倍還多，占總營收的比重，也提升到了21.8%，創(chuàng)下了歷史新高。

這個數(shù)據(jù)的變化，背后是京東增長邏輯的切換。過去二十多年，京東的核心增長引擎，是零售電商，靠自營模式和自建物流，建立起了自己的行業(yè)壁壘。但現(xiàn)在，國內(nèi)電商行業(yè)的流量紅利已經(jīng)基本見頂，增速持續(xù)放緩，僅靠商品銷售的增長，已經(jīng)很難支撐京東的長期發(fā)展。

京東的下半場，必須從一個“賣商品的交易平臺”，轉(zhuǎn)向一個“提供技術(shù)服務(wù)的服務(wù)商”。

這一點，從京東這幾年的布局里就能看出來。京東物流已經(jīng)獨立上市，從服務(wù)京東自身，轉(zhuǎn)向服務(wù)全行業(yè)的供應(yīng)鏈客戶；京東工業(yè)也在港交所上市，專注于工業(yè)供應(yīng)鏈的技術(shù)服務(wù)；還有京東云，這幾年一直在快速擴(kuò)張，為企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案。服務(wù)收入的持續(xù)高增長，已經(jīng)證明了京東的轉(zhuǎn)型方向是成立的。

但想要在技術(shù)服務(wù)這條路上走得更遠(yuǎn)，京東需要一個更核心的抓手，一個能把自己過去二十多年積累的核心能力，完全釋放出來的載體。而具身智能，就是這個最合適的載體。

很多人對京東的認(rèn)知，還停留在“電商公司”，但其實從成立的第一天起，京東就在和物理世界打交道。零售的本質(zhì)，是商品的流通，而商品的流通，全都是在物理世界里完成的。從采購、倉儲、分揀，到配送、售后，京東的整個業(yè)務(wù)鏈條，都是扎根在真實的物理場景里的。

過去二十多年，京東一直在做的事情，就是用技術(shù)優(yōu)化物理世界的供應(yīng)鏈效率，自建物流是這樣，亞洲一號智能倉儲是這樣，現(xiàn)在的具身智能數(shù)據(jù)中心，也是這樣。

就在三個月前，京東全國首個機(jī)器人數(shù)據(jù)采集中心在江蘇宿遷正式啟用。這個總投資超億元、占地面積5000平方米的項目，已經(jīng)入選江蘇省2025年度具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金支持項目。從宿遷的落地項目到全國性的布局，京東在具身智能基礎(chǔ)設(shè)施上的動作正在加速。

這也是京東和其他科技巨頭最大的不同。京東擁有國內(nèi)幾乎獨一無二的場景資源，根據(jù)官方披露的信息，京東在全國布局了超過1400個倉庫，其中亞洲一號智能倉儲園區(qū)已經(jīng)超過50個，園區(qū)里運行著數(shù)萬臺AGV機(jī)器人、分揀機(jī)器人、碼垛機(jī)器人，每天要完成數(shù)百萬次的貨物搬運、分揀、碼垛操作。

這些機(jī)器人，不是在實驗室里跑測試，而是在真實的業(yè)務(wù)環(huán)境里，每天24小時不間斷地工作，它們的每一次移動、每一次操作、每一次應(yīng)對突發(fā)狀況的調(diào)整，都會產(chǎn)生完整的、多維度的真實數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)，就是訓(xùn)練具身智能模型最優(yōu)質(zhì)的素材。

除了倉儲物流，京東還有零售門店、京東到家的本地生活場景、京東健康的醫(yī)療服務(wù)場景、京東城市的城市運維場景，這些場景，全都是真實的、每天都在運轉(zhuǎn)的物理世界場景，每天都在產(chǎn)生海量的、和人類真實活動相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些場景資源，是其他大廠花再多錢，也很難在短時間內(nèi)復(fù)制的。

京東正在建設(shè)的具身智能數(shù)據(jù)中心，本質(zhì)上就是把這些場景資源，轉(zhuǎn)化成可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。這個數(shù)據(jù)中心，和我們傳統(tǒng)認(rèn)知里的IDC機(jī)房、通用智算中心，完全不是一回事。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，核心是提供算力存儲和通用計算能力，處理的是文本、圖像、視頻這些線上的數(shù)字內(nèi)容。而具身智能數(shù)據(jù)中心，是針對具身智能的技術(shù)特點，搭建的一套“采集-標(biāo)注-訓(xùn)練-驗證”全流程的基礎(chǔ)設(shè)施，它的核心，是真實物理世界數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、處理和應(yīng)用。

除了自有的業(yè)務(wù)場景，京東還在通過大規(guī)模的眾包采集，擴(kuò)充數(shù)據(jù)的覆蓋范圍。按照規(guī)劃，京東將發(fā)動內(nèi)部超過10萬名各類職業(yè)的員工，以及外部最多50萬名各行業(yè)的人員，參與數(shù)據(jù)采集工作，僅在江蘇宿遷一地，就將發(fā)動超過10萬名市民參與，覆蓋家庭、辦公室、工廠、餐廳、醫(yī)療、環(huán)衛(wèi)等上百個細(xì)分場景，全面還原人類的真實活動。

最終的目標(biāo)，是一年內(nèi)積累500萬小時的人類真實場景視頻數(shù)據(jù)，兩年內(nèi)突破1000萬小時，同步采集機(jī)器人本體數(shù)據(jù)100萬小時。這個規(guī)模，不僅超過了目前行業(yè)所有公開數(shù)據(jù)集的總和，更重要的是，它構(gòu)建了一個覆蓋人類生產(chǎn)生活全場景的、持續(xù)更新的真實世界數(shù)字孿生體。

03

一個數(shù)據(jù)中心

能改寫具身智能的行業(yè)格局嗎？

在具身智能這條萬億級的賽道上，幾乎所有的科技巨頭都已經(jīng)下場，只是各自的路徑選擇有所不同。

華為的核心思路是全棧布局，從底層的算力芯片、操作系統(tǒng)，到上層的智能體開發(fā)平臺，形成完整的技術(shù)閉環(huán)；阿里的布局則是軟硬一體，比如最近阿里成立了直接由CEO吳泳銘負(fù)責(zé)的ATH 事業(yè)群，整合了通義實驗室、千問大模型等核心技術(shù)資源，從底層模型向應(yīng)用場景大擴(kuò)容，To B和To C雙線并進(jìn)。騰訊的重點是機(jī)器人操作系統(tǒng)，推出了TAIROS平臺，整合了AI Lab的強化學(xué)習(xí)算法與云計算能力，為第三方機(jī)器人提供感知、決策與交互的通用大腦。百度則是依托文心大模型的技術(shù)積累，重點推進(jìn)大模型與具身智能的結(jié)合，在工業(yè)、交通等場景落地智能解決方案。

對比這些巨頭的布局可以發(fā)現(xiàn)，他們的優(yōu)勢，都集中在技術(shù)層、軟件層，有很強的模型能力、算力能力、系統(tǒng)能力，但都有一個共同的短板：缺乏大規(guī)模的、持續(xù)運轉(zhuǎn)的、自己完全可控的真實物理場景。他們可以做出很牛的模型，但很難拿到足夠的真實場景數(shù)據(jù)，來讓模型真正落地。

而京東，恰恰補上了這塊行業(yè)最缺的拼圖。

熟悉人工智能發(fā)展歷史的人應(yīng)該都知道，2009年ImageNet數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，直接推動了計算機(jī)視覺技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，讓CV技術(shù)從實驗室，真正走向了大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用。而京東正在構(gòu)建的這個千萬小時級的具身智能數(shù)據(jù)集，很有可能成為具身智能領(lǐng)域的“ImageNet時刻”，推動整個行業(yè)，從仿真模擬的實驗室階段，真正走向真實數(shù)據(jù)驅(qū)動的商用落地階段。

更重要的是，京東可以通過這個數(shù)據(jù)中心，形成一個完整的商業(yè)閉環(huán)。用自有場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出更優(yōu)的具身智能模型，再把模型應(yīng)用到自己的物流、零售等業(yè)務(wù)中，提升供應(yīng)鏈的效率，降低運營成本。而業(yè)務(wù)的優(yōu)化，又會產(chǎn)生更多、更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化模型，形成一個正向的飛輪。

當(dāng)模型的能力足夠成熟之后，再把數(shù)據(jù)和模型能力，開放給全行業(yè)的機(jī)器人企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和開發(fā)者，帶來新的服務(wù)收入，同時又能從更多的行業(yè)場景中，獲取新的數(shù)據(jù)，讓飛輪轉(zhuǎn)得越來越快。

這個飛輪的起點，就是這個具身智能數(shù)據(jù)中心。它不僅是京東自身技術(shù)升級的基礎(chǔ)設(shè)施，更是京東向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商轉(zhuǎn)型的核心抓手。

當(dāng)然，這條路也并非一片坦途，京東依然要跨越多重挑戰(zhàn)。

首先是大規(guī)模的資金投入壓力。具身智能數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，不管是數(shù)據(jù)采集設(shè)備的部署、算力集群的搭建，還是大規(guī)模的眾包采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注，都需要巨額的資金投入。雖然目前核心零售業(yè)務(wù)能提供穩(wěn)定的現(xiàn)金流，但持續(xù)的大規(guī)模投入，依然會給集團(tuán)的盈利表現(xiàn)帶來不小的壓力。

其次是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和合規(guī)的問題。京東的數(shù)據(jù)集來自五大核心場景、上百個細(xì)分場景，不同場景的數(shù)據(jù)格式、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)都有很大的差異，如何把這些分散的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一成標(biāo)準(zhǔn)化的、全行業(yè)都能通用的數(shù)據(jù)集，是一個不小的技術(shù)難題。同時，大規(guī)模的眾包采集，涉及到大量的個人信息和場景數(shù)據(jù)，如何確保數(shù)據(jù)采集的合規(guī)性，保護(hù)用戶的隱私，也是京東必須解決的問題。

第三是底層技術(shù)的短板。京東在場景和數(shù)據(jù)上，有著無可替代的優(yōu)勢，但在底層的大模型算法、算力芯片、機(jī)器人操作系統(tǒng)等核心技術(shù)上，和華為、百度等廠商相比，還有一定的差距。具身智能的發(fā)展，是數(shù)據(jù)、算法、算力的協(xié)同進(jìn)化，只有數(shù)據(jù)，沒有足夠強的算法和算力支撐，也很難充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

不過回頭看，京東這家公司，從來都不是靠走捷徑取勝的。2007年，劉強東力排眾議要自建物流的時候，幾乎所有人都覺得他瘋了，一個電商公司，要做這么重的資產(chǎn)，燒這么多錢，根本就是死路一條。但京東扛住了連續(xù)多年的虧損，把物流做成了自己最核心的壁壘，也徹底改變了中國電商行業(yè)的履約體驗。

現(xiàn)在的具身智能數(shù)據(jù)中心，其實和當(dāng)年的自建物流，是一模一樣的邏輯。行業(yè)里的所有人都知道真實數(shù)據(jù)重要，但愿意花這么大的代價，去做這么重、這么苦、這么慢的事情的公司，少之又少。而京東，恰恰最擅長做這種難而正確的事情。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到今天，上半場的競爭，是數(shù)字世界的競爭，大家拼的是流量，是信息分發(fā)的效率，是線上體驗的優(yōu)化。而下半場的競爭，已經(jīng)變成了數(shù)字世界和物理世界融合的競爭，誰能把數(shù)字技術(shù)，真正落地到物理世界的真實場景里，提升物理世界的運行效率，誰就能拿到下半場的船票。

京東的上半場，用了二十多年的時間，把中國商品流通的效率，做到了極致。而京東的下半場，很有可能就是從這個具身智能數(shù)據(jù)中心開始，把物理世界的智能效率，做到新的極致。時間總會給堅持做長期正確事情的人，最好的答案。