3月16日，京東宣布建成全球規(guī)模最大、場景最全的具身智能數(shù)據(jù)采集中心，這一消息在一度沉寂的機器人賽道引發(fā)關注。此次行動動員了內(nèi)部超10萬員工及外部最多50萬各行業(yè)人員，甚至在宿遷一地就動員超10萬市民，試圖以規(guī)?；绞浇鉀Q具身智能面臨的“數(shù)據(jù)荒”難題。

在模型架構逐漸成熟、算力門檻相對透明的當下，高質(zhì)量物理交互數(shù)據(jù)已成為機器人能否廣泛應用的關鍵。這場被稱為“人類歷史上規(guī)模最大的數(shù)據(jù)采集行動”，反映出行業(yè)共識：當具身智能的運動控制能力不斷提升，如何用高質(zhì)量數(shù)據(jù)培養(yǎng)其對物理世界的理解能力，成為決定行業(yè)格局的核心。

卷入的參與者

京東發(fā)起這場數(shù)據(jù)采集行動的核心支撐，是其龐大且復雜的自營實體供應鏈。與純軟件企業(yè)不同，京東自身就是物理世界的互動場，具身智能的成熟直接關系到其未來履約成本與運營效率。這一布局與北京亦莊的機器人產(chǎn)業(yè)生態(tài)深度結合，亦莊已集聚300余家機器人相關企業(yè)，開放40余個應用場景，京東作為“鏈主”企業(yè)，此前已發(fā)布機器人產(chǎn)業(yè)加速計劃，此次投入數(shù)據(jù)采集中心意在補齊產(chǎn)業(yè)鏈短板，形成從數(shù)據(jù)到硬件迭代的閉環(huán)。

數(shù)據(jù)采集場景覆蓋物流、工業(yè)、零售等領域，實際操作可能依賴京東現(xiàn)有的數(shù)字化管理網(wǎng)絡，例如讓一線員工佩戴傳感器設備作業(yè)。不過，目前相關實施細節(jié)尚未傳導至員工層面，部分京東員工表示尚未收到通知，認為若有合理報酬，參與與否取決于個人選擇。同時，數(shù)據(jù)合規(guī)問題也引發(fā)關注，快遞配送、零售場景涉及大量隱私數(shù)據(jù)，脫敏與清洗的合規(guī)成本可能極高。

破解莫拉維克悖論

1988年，機器人學家漢斯?莫拉維克提出，計算機在智力測試或下棋中達到成人水平較易，但擁有一歲嬰兒的感知和運動能力卻極難。如今，具身智能面臨的“數(shù)據(jù)真空”正是這一悖論的體現(xiàn)。大模型依賴互聯(lián)網(wǎng)積累的文本語料，而物理世界缺乏現(xiàn)成的“數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)”，具身智能要實現(xiàn)規(guī)?；瘧?，需突破數(shù)據(jù)壁壘。

當前行業(yè)獲取數(shù)據(jù)的主流方式存在局限：仿真環(huán)境雖成本低、速度快，但“仿真到現(xiàn)實”存在鴻溝，物理引擎難以模擬真實世界的復雜物理反饋；遙操作采集數(shù)據(jù)質(zhì)量高，但硬件和人力成本高昂，難以規(guī)模化；機器人硬件碎片化導致數(shù)據(jù)難以跨本體復用。在此背景下，擁有真實落地場景的企業(yè)更具優(yōu)勢，京東依托物流網(wǎng)絡和實體體系，試圖打造半自動化數(shù)據(jù)流水線，將供應鏈壁壘轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)壁壘。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)的稀缺性

針對京東“兩年積累超1000萬小時真實場景數(shù)據(jù)”的計劃，業(yè)內(nèi)人士保持冷靜。具身智能中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模態(tài)比時長更重要，行業(yè)缺的是包含精確物理反饋的“狀態(tài)-動作對”，而非單純的視覺數(shù)據(jù)。普通可穿戴設備難以捕捉人類動作中的觸覺、力覺等隱性知識，若僅采集視頻數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為機器人可執(zhí)行動作的損耗率可能很高。此外，行業(yè)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，京東采集的人類動作數(shù)據(jù)如何映射到不同構型的機器人本體，仍是難題。若缺乏標準，這些數(shù)據(jù)可能僅服務于京東自研機器人，難以推動全行業(yè)進步。

京東的舉措標志著國內(nèi)企業(yè)嘗試以規(guī)?；侄谓鉀Q數(shù)據(jù)短缺問題，但要實現(xiàn)機器人“智能涌現(xiàn)”，需保障數(shù)據(jù)的高維度與高質(zhì)量，建立統(tǒng)一標準，并妥善處理隱私合規(guī)問題。這些是行業(yè)邁向商業(yè)化必須解決的課題。

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