京东宣布推出全球首个“具身智能超级供应链”，致力于构建行业领先的全链路数据基础设施。

在一个月前宣布建设全球最大规模的具身数据采集中心之后，京东再次取得突破。4月16日举行的京东具身智能生态发布会上，公司发布了涵盖“采集、存储、标注、训练、评估、仿真和测试”等环节在内的全链路基础设施解决方案，并展示了自主研发的JoyEgoCam超高清采集设备以及JoyAI-RA大模型等一系列重要产品。

利用这些新工具和技术，京东正致力于将具身智能从实验室研究推向实际应用领域，从而加速整个行业的商业化进程。

一项名为“史上最大规模”的数据收集行动计划招募60万参与者，在两年内积累超过1000万小时的真实场景视频数据。

当前市场上普遍存在高质量交互式数据的短缺问题，这已成为制约具身智能技术发展的关键障碍。由于硬件标准不统一、数据采集流程复杂以及标签和训练环节相互独立等原因，导致了“数据孤岛”现象频发，难以实现有效的数据流通与共享。“真实世界的数据不足”，是当前行业发展面临的共同难题。

京东凭借自身在计算基础设施及大模型技术上的深厚积淀，在全球范围内率先推出了完整的具身智能数据处理平台。该平台能够打通从原始信息收集到最终测试评估的每一个环节，将杂乱无章的数据转化为可直接用于训练和优化的高质量素材。

借助这一创新性解决方案，京东计划建立世界上最大的具身智能数据采集中心，并在未来两年内通过大规模的人类活动记录累计超过1000万小时的真实场景视频资料。此举旨在加速模型在实际环境中的迭代过程，为机器人制造企业、研发机构以及其他相关行业的客户提供全面的数据服务支持。

京东自主研发的穿戴式高清采集设备JoyEgoCam可以高效地收集真实世界数据。

在具身智能技术的发展过程中，准确且高质量的数据采集是至关重要的第一步。在此次发布会上，京东展示了一款名为JoyEgoCam的可穿戴超高清采集终端，它能从多个维度确保初始阶段的数据质量。

JoyEgoCam配备了一台4K高清摄像机，并支持以60帧每秒的速度拍摄130度广角画面。此外，这款设备还具有出色的稳定性和低误差率，在极端环境中仍能保持精准记录的能力。其重量仅为220克，便于携带使用。

通过佩戴JoyEgoCam设备，用户可以在各种场景中轻松获取高质量的数据样本，从而解决目前数据“不真实、不精确”的问题。

全链路处理平台显著提升模型训练效率

数据采集完成后，将进入上传和加工阶段。京东云通过全流程可视化管理和SaaS化部署实现了视频的快速上载并降低相关成本。

这些数据在经过AI数据湖平台自动清洗、对齐以及预标注后，被转换成标准训练集，并可通过JoyBuilder仿真平台进行进一步的数据增值和泛化扩展。这些改进提高了模型迭代的速度，使得开发效率提升了3.5倍。同时，自研的算子矩阵贯穿整个流程，确保了高质量数据的有效生成。

京东研发的大规模预训练模型JoyAI-RA在实际测试中表现出色

依托完整的基础设施支撑，京东构建了一个从采集到训练再到优化的闭环生态系统。以大量自采数据为依据开发而成的JoyAI-RA大模型，在真实环境下的成功率达到73.5%，超过了其他领先模型。

此外，该模型还能通过反馈机制改进自身性能和降低成本，并且能够与数据收集环节相互促进，形成一个良性循环。这种双向赋能的方式有助于提高京东在具身智能领域的技术积累和技术洞察力。

为了更好地推动数据的流通使用，京东还推出了首个具身智能数据交易平台

此次发布会上，京东同时上线了一个专门用于处理多模态数据资源的平台。此平台支持多方协作，并确保了所有交易过程的安全性和合规性。首批开放的数据集达到了约2000小时的高度精确标注内容。

通过一系列技术创新和产品发布，京东填补了具身智能领域内数据采集、处理及流通等环节上的空白，构建了一个包括硬件采集、数据加工、模型训练等多个方面的完整产业链条。

在此基础上，京东正在加速其在具身智能领域的布局。例如，在家居家电、机器人玩具等领域已有近200个品牌与其进行深度合作；预计到2026年将助力合作伙伴累计销售突破100亿元人民币；物流方面则致力于扩大机器人维修服务网络，并推出针对国内外市场的专业救护车辆。

展望未来，京东将继续利用自身的技术积累和应用场景优势为各个行业提供更强大的产业服务能力，推动具身智能技术在各行各业中的广泛应用与发展。

京东云具身智能数据交易平台网址 ：https://robotdata.jdcloud.com

 

 

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