4月16日，京東具身智能生態發布會上，京東宣布推出覆蓋“採、存、標、訓、評、仿、測”全鏈路的具身智能數據基礎設施，自研超高清採集終端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA、具身智能數據交易平台等亮相。

依托上述基礎設施的全面投用，以及自身零售、物流、工業、健康等豐富的場景優勢，京東推動具身智能從實驗室研發邁向規模化商業落地，打造“具身智能超級供應鏈”。以此為基礎，京東將構建具身智能數據採集中心，發動最多60萬人進行“人類歷史上規模最大的數據採集行動”，在兩年內積累1000萬小時人類真實場景視頻數據，加速真實場景下的模型迭代優化，為機器人企業、具身模型研發機構、汽車廠商、醫療機構等各行業客戶提供全流程數據服務。

本次發布會的一大亮點，是京東雲自研的可穿戴式超高清採集終端JoyEgoCam。它從清晰度、精准度、便攜性、穩定性四個維度保障了源頭數據質量。JoyEgoCam可在物流、零售、醫療、家庭等多種場景下“即戴即採”，讓普通人也能完成專業級數據採集，從源頭破解數據“不真、不准”的痛點。

數據經採集后，即進入上傳和加工階段。京東雲通過任務、人員、設備全流程可視化管理與SaaS化部署，實現視頻一鍵上雲，顯著提升採集效率並降低成本。

數據匯入AI數據湖平台后，經PB級吞吐能力自動完成清洗、對齊、轉換與預標注，轉為標准訓練集。JoyBuilder仿真平台批量生成高逼真仿真數據，一站式實現人類操作數據→仿真操作數據→真機操作數據的高效數據增值轉換與泛化擴增，彌補長尾場景，評測效率提升一倍。治理后的數據匯聚至JoyBuilder模型開發平台，實現數據“開箱即訓”、模型“一鍵部署”，模型訓練效率提升3.5倍，大幅降低VLA大模型研發門檻。自研AI算子矩陣貫穿始終，涵蓋去畸變、語義描述、深度重建等關鍵環節，精煉高價值訓練素材。目前，京東日處理數據量已達數十萬條，數據有效率高達95%，整體處理成本降低60%。

依托全鏈路基礎設施，京東構建起“數據採集-模型訓練-數據優化”的生態閉環。以自採數據為核心訓練的京東具身大模型JoyAI-RA，在真機實驗上成功率達到73.5%，超過pi0.5等SOTA模型。

模型反哺數據標注與採集，形成“越用越強、成本越優”的飛輪。數據質量越高，模型迭代效率與精度越高﹔模型越成熟，數據採集、標注的成本越低、質量越高，實現數據與模型的雙向賦能、協同進化，進一步提升京東在具身智能領域的技術沉澱與產業洞察力。

此次同步上線的京東具身智能數據交易平台，匯聚京東豐富業務場景下的多模態數據資源，支持數據方、開發者、應用方多方協同，並以全鏈路安全審計保障合規流通。平台首批定向開放2000小時高精標注數據集，打通具身智能數據合規交易通道。即將上線的技術社區也將匯聚行業優質資源，推動交流創新與產業協同。

“未來，京東將持續把供應鏈、技術與場景的積累轉化為產業服務能力，推動具身智能在千行百業深度落地，帶動萬億級具身智能生態發展。”京東相關負責人表示。