百度、京东，上线具身智能数据交易平台

大厂的嗅觉一向灵敏！

4月10日到4月16日，短短一周内，百度智能云与京东接连放出大招，先后上线具身智能数据交易平台。

一边是AI云巨头做轻量化数据超市，一边是场景巨头砸重金建重资产全链路基建，为什么纷纷布局具身数据，答案不言而喻——支撑具身智能发展的高质量数据，不够用了。

大厂下场布局具身智能产业，从数据采集到模型应用，再到后端的数据交易，打通全链条，直接让2026年成了具身数据落地元年。

4月10日，第三届中国机器人产业大会现场，百度智能云联合多家头部具身智能企业，正式推出具身智能数据超市（Beta版）。

百度搭建了一套层级化、可扩展的数据标签体系。

这套体系把数据集的任务语义、交互特性、环境条件等关键属性，拆成标准化原子标签与复合标签，企业不用深度解析原始数据，快速就能判断数据是否适配自身研发需求。

2025年上半年，百度占据35%的国内具身智能AI云服务市场份额，此次数据超市的上线，直接把服务从算力、模型适配延伸到数据流通环节。

6天后的4月16日，京东在具身智能生态发布会上，发布全球首个覆盖采、存、标、训、评、仿、测全链路的具身智能数据基础设施。

就在一个月前，京东官宣要打造全球最大具身数据采集中心，此次同步上线具身智能数据交易平台，首批定向开放2000小时高精标注数据集。

京东同时发布自研可穿戴式超高清采集终端 JoyEgoCam，这款设备让普通人可在物流、零售、家政、医疗等场景“即戴即采”，从源头解决具身数据“不真、不准”的痛点。

核心在于京东丰富的场景优势。

行业已有初步共识，具身智能这两年加速向工业制造、物流仓储、家庭服务、医疗康复渗透，但始终难以规模化落地，核心阻碍不是硬件算力，也不是模型架构，而是高质量真实交互数据严重短缺。

京东发布会数据显示，训练一个稳定可用的具身模型，至少需要千万小时级数据，而当前市场可获取的数据集仅几十万小时量级。即便这些有限数据，还存在场景单一、与特定机器人本体深度绑定、无法跨设备复用的问题。硬件标准不统一、采集流程分散、标注与训练环节割裂，导致数据孤岛大量出现，原始数据无法直接用于模型训练。

京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏在发布上直言，数据已经成为制约整个模型发展的核心瓶颈，是所有厂商绕不开的现实困境。

今年2月，国家数据局联合多部门发布《关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见》，首次明确数据流通服务机构分为三类：数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商。

专家分析，政策核心是培育多元主体，让专业机构各司其职盘活数据要素。

百度与京东的布局，恰好精准匹配数据流通服务平台企业的定位：依托自身技术与场景优势，链接数据供给端与需求端，把零散、非标数据转化为可使用、可交易的标准化资产。

国家层面搭建数据流通制度框架，大厂下沉到产业做落地执行，两者形成高度契合的协同关系。百度、京东的具身数据平台，正与各地数据交易所形成融合布局，这也是国家数据要素政策落地的具体体现。

正如今年1月，江苏数据交易所上线人工智能行业专区，完成全国首例具身智能数据集场内交易，涵盖办公、商超、餐饮、家政四大高频场景。随着百度、京东具身数据交易平台的上线，可探索通过“平台+交易所”模式，转化为可跨主体流通的生产资料，从根本上破解数据孤岛问题。

具身智能产业的竞争格局已发生根本性改变，此前行业内卷焦点集中在硬件灵活度、模型准确率，现在全面转向数据供给能力。

京东在发布会上介绍，依托3600多个库房、上万家线下门店、5万家政人员等线下场景，获取机器人最需要的真实操作数据，如此丰富的业务场景，给了京东打造全球最大具身智能采集工厂的底气。

现在网络上有不少讨论，不少人担心AI技术会替代人工，而具身数据基建反而创造了新就业岗位。京东宿迁具身数据采集中心，大量市民参与数据采集、标注工作，把普通人力转化为数据生产力量。

具身智能的落地竞赛，本质是数据供给能力的竞赛。大厂下沉场景做数据供给，多元主体协同发力，行业长期存在的数据瓶颈正在逐步破解。

当具身数据能顺畅流转、合规交易、低成本使用，具身智能真正走出实验室、走进千行百业，只是时间问题。

或许在我们发文的瞬间，来自宿迁的市民正利用数采设备进行日常的数据采集；具身智能实验室的机器人正在使用数据进行动作调优...

一直都在有条不紊的进行着。