宝妈做家务能助力京东AI走进物理世界？
具身智能数据采集全面开展
广泛动员多方参与
今年年初，京东宣布发动内部超10万名员工以及外部最多50万名各行业人员，同时在宿迁发动超10万名市民参与具身智能数据采集工作。目标是在两年内积累超1000万小时人类真实场景视频数据，5月20日，全国首个具身智能数据采集社区在宿迁运行。
社区成为采集重要阵地
具身智能数据采集社区位于宿迁湖滨新区，4月试运行以来，不少居民报名。采集员经培训后，日常做家务就能采集数据，如擦桌子、叠衣服等，通过头戴采集终端获取关键参数，数据经多环节处理后输入具身智能模型。
多场景数据采集的意义
康养场景助力服务机器人
在宿迁的康养中心，采集员记录协助老人起身、康复训练、喂药等照护动作，为服务机器人提供人类照护行为样本，让机器人能更好地模拟人类照护工作。
果园场景适应农业作业
果园内的采集内容丰富，涵盖果蔬采摘手眼协调轨迹、农具操作力学数据等，能让机器人适应农业作业复杂环境，为农业生产的智能化提供支持。
制衣厂场景提供工业素材
制衣厂采集员在缝纫、裁剪等工位作业，记录手部精细操作等数据，为工业柔性操作模型提供训练素材，有助于提升工业生产中机器人操作的精准度。
具身智能面临的数据困境与突破
数据缺口巨大
与大语言模型相比，具身智能可用数据仅在50万小时量级，而训练类似ChatGPT-5级别的系统所需语料达百亿小时量级。京东认为具身智能至少需1000万小时真实场景交互数据，当前行业数据缺口高达10倍。
多方探索数据融入路径
京东等公司已开始数据采集工作，底层硬件采集的数据需经“工具层”处理、模型训练等。数据如何真正融入机器人“大脑”，各方仍在反复探索，谁积累足够“数据燃料”，就能抢占主动权。
具身智能数据采集工作正全面展开，多场景的数据采集意义重大，虽面临数据困境，但各方积极探索，未来有望在机器人“大脑”时代取得突破，让机器人更好地服务于各个领域。
相关问答
京东发动了哪些人参与具身智能数据采集？
发动内部超10万名员工、外部最多50万名各行业人员，以及宿迁超10万名市民参与，目标是两年积累超1000万小时数据。
具身智能数据采集社区的采集员如何工作？
经培训后，日常做家务时头戴京东自研采集终端，如擦桌子、叠衣服等，就能获取关键参数完成数据采集。
具身智能模型训练的数据收集为何需要多场景支撑？
多场景数据收集可植入模型泛化能力，如机器人学习任务A、B、C后，能通过模拟训练执行未做过的D任务。
具身智能数据采集在康养中心有哪些作用？
采集员记录协助老人起身、康复训练、喂药等动作，为服务机器人提供人类照护行为样本，助力机器人模拟照护工作。
具身智能数据缺口有多大？
训练类似ChatGPT-5级别的系统所需语料达百亿小时量级，具身智能可用数据仅50万小时量级，行业数据缺口高达10倍。
机器人如何将采集的数据融入“大脑”？
底层硬件采集的数据送至“工具层”处理、模型训练等，再到模型层这个“大脑”，最终在应用层落地发挥作用，各方仍在探索。
