4月16日，京东具身智能生态发布会上，京东宣布推出覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施，自研超高清采集终端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA、具身智能数据交易平台等亮相。

　　依托上述基础设施的全面投用，以及自身零售、物流、工业、健康等丰富的场景优势，京东推动具身智能从实验室研发迈向规模化商业落地，打造“具身智能超级供应链”。以此为基础，京东将构建具身智能数据采集中心，发动最多60万人进行“人类历史上规模最大的数据采集行动”，在两年内积累1000万小时人类真实场景视频数据，加速真实场景下的模型迭代优化，为机器人企业、具身模型研发机构、汽车厂商、医疗机构等各行业客户提供全流程数据服务。

　　本次发布会的一大亮点，是京东云自研的可穿戴式超高清采集终端JoyEgoCam。它从清晰度、精准度、便携性、稳定性四个维度保障了源头数据质量。JoyEgoCam可在物流、零售、医疗、家庭等多种场景下“即戴即采”，让普通人也能完成专业级数据采集，从源头破解数据“不真、不准”的痛点。

　　数据经采集后，即进入上传和加工阶段。京东云通过任务、人员、设备全流程可视化管理与SaaS化部署，实现视频一键上云，显著提升采集效率并降低成本。

　　数据汇入AI数据湖平台后，经PB级吞吐能力自动完成清洗、对齐、转换与预标注，转为标准训练集。JoyBuilder仿真平台批量生成高逼真仿真数据，一站式实现人类操作数据→仿真操作数据→真机操作数据的高效数据增值转换与泛化扩增，弥补长尾场景，评测效率提升一倍。治理后的数据汇聚至JoyBuilder模型开发平台，实现数据“开箱即训”、模型“一键部署”，模型训练效率提升3.5倍，大幅降低VLA大模型研发门槛。自研AI算子矩阵贯穿始终，涵盖去畸变、语义描述、深度重建等关键环节，精炼高价值训练素材。目前，京东日处理数据量已达数十万条，数据有效率高达95%，整体处理成本降低60%。

　　依托全链路基础设施，京东构建起“数据采集-模型训练-数据优化”的生态闭环。以自采数据为核心训练的京东具身大模型JoyAI-RA，在线等SOTA模型。

　　模型反哺数据标注与采集，形成“越用越强、成本越优”的飞轮。数据质量越高，模型迭代效率与精度越高；模型越成熟，数据采集、标注的成本越低、质量越高，实现数据与模型的双向赋能、协同进化，进一步提升京东在具身智能领域的技术沉淀与产业洞察力。

　　此次同步上线的京东具身智能数据交易平台，汇聚京东丰富业务场景下的多模态数据资源，支持数据方、开发者、应用方多方协同，并以全链路安全审计保障合规流通。平台首批定向开放2000小时高精标注数据集，打通具身智能数据合规交易通道。即将上线的技术社区也将汇聚行业优质资源，推动交流创新与产业协同。

　　“未来，京东将持续把供应链、技术与场景的积累转化为产业服务能力，推动具身智能在千行百业深度落地，带动万亿级具身智能生态发展。”京东相关负责人表示。

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