AI给就业带来了什么？
在江苏宿迁，正解局看到这样一个画面，全职妈妈郭姐在洗衣做饭带孩子之余，会带着一个头戴设备，来记录自己做家务的活动。
这不是在玩游戏，而是一份不设时间和地点的工作，每天灵活安排6小时，每周5天，月收入4000多块，收拾着家务就把钱给挣了。
只是她不知道，自己每一个动作，都会通过设备上的“眼睛”和“大脑”，变成数字信号，汇入一家家科技企业数据库——那里，机器人正在拼命学习如何当一个“人”。
这是2026年春天，江苏宿迁正在发生的真实一幕。
京东在这里建了一座特殊的“学校”，学生是AI，而老师，是成千上万像郭姐这样的普通人。
过去几年，我们看过太多炫技的机器人：后空翻、跑酷、在实验室里精准抓取小球。
但落实到“实用”领域就尴尬了：一个能后空翻的机器人，很难帮人类把一件皱巴巴的T恤叠整齐，为什么表演酷炫，干活傻眼？
问题出在“教材”上。
绝大多数的AI智能体，学的是互联网上的文字和图片，但要让机器人进入现实世界，需要一套完全不同的“教材”：
人类在真实生活里是怎么动、怎么看、怎么处理意外的。扶老人起身要用多大劲，叠真丝衬衫和叠牛仔裤手法有何不同，摘猕猴桃该怎么转才能不伤果蒂。
行业里把这种能理解物理世界的AI，叫做“具身智能”。
据中商产业研究院预测，2026年中国具身智能市场规模将突破1.09万亿元。在政策层面，“具身智能”已连续两年被写入政府工作报告，与未来能源、量子科技并列，成为国家锚定的前沿产业。
全球具身智能市场规模预测 图源：2026中国具身智能企业出海全景报
怎么训练“具身智能”，海量的、真实的“人类行为数据”是关键。可眼下，全球行业都卡在了这一步：数据太少了，少得可怜。
训练一个稍微“懂事”的机器人模型，可能需要千万小时的真实场景视频。
而目前，全球能用的高质量数据，只有几十万小时，缺口超过95%。机器人正面临严重的“教材荒”。
为了解决这个问题，有一些企业会用机械臂遥控操作的方式，去生成数据。但这种数据质量非常差，因为太干净、太标准了，而现实中人类面对不同场景的动作往往是混乱的：
比如家里地上突然多了个玩具，老人起身时腿脚无力会晃一下，捡东西的动作和速度都有不确定性。
比如“拿杯子”这个动作，是想去喝水、还是收拾桌子、或是递给别人，不同的意图，动作的节奏、轨迹和末端处理都完全不同。
所以说，想让机器人聪明能干活，摆脱翻跟头的“小学生”阶段，就需要从小学到大学的整套教材，而最好的教材，就是人类自己。
怎么让人类给机器人教学，目前行业里多数的选择，是在实验室里让机器人跟着人类学动作，然后用数据去记录。
但京东想了一个更“第一性”的办法：
回归人类本身，大规模、动态化地“采集”人类在真实场景里的一举一动。
2026年4月，京东发布了全球首个覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施。
怎么“采”？京东自研了JoyEgoCam头戴式采集终端，这款设备仅重220克，却集成了双目4K/60fps摄像头、车规级IMU和2.5TOPS的推理单元，重投影误差小于0.2像素，能在极端场景下稳定追踪，精确记录人类手部的每一个毫米级移动、力度的细微变化，以及人与环境的交互关系。
有了好设备，接下来就是让人收集，传统企业是一对一的采，一个训练中心，不过百余人，而京东的计划非常大胆：
发动最多60万人参与采集。
其中包括内部10万员工和外部50万行业人员，仅在宿迁就预计动员超过10万市民。目标是在两年内积累1000万小时人类真实场景视频数据及100万小时机器人本体数据，建成全球最大的具身智能数据采集中心。
京东的目标之所以定那么高，是因为它自己就是一座“开在真实世界里的数据大学”。
全国的3600多个仓库、20多万家合作药房、5万多名上门服务的保洁师，本身就覆盖了零售、物流、健康、工业、家政等3000多个场景的具体任务。
那么怎么发动数十万市民去配合京东呢？
两个字：发钱。
京东创新推出了“社区网格采集模式”，将自研设备部署给超市理货员、家政保洁师、工厂工人等。
有位为了兼顾家庭而参与采集的全职妈妈表示，这份工作时间灵活，月收入约4000元，让她在照顾孩子的同时，也能有一份自己的工作。
有一位宿迁的舞蹈老师，自己本身有空闲时间比较多，在朋友介绍后，就线上报名了，很快就有工作人员对接，收入是多劳多得，时间灵活，一个月能有三四千块钱，能补贴家用。
AI时代，很多人都关心就业问题，而京东的实践让我们看到，具身智能产业本身也创造了很多新的就业机会，比如数据采集员、数据标注员、多模态训练师等，这些都是全新的职业。
中国具身智能应用市场变化预测 图源：2026中国具身智能企业出海全
未来随着行业发展，京东还准备吸纳更多场景的具身智能数据，采集的数据经由京东云，通过存储、标注、训练、评测、仿真、测试一系列处理，最终在满足合规的前提下，通过京东具身智能数据交易平台，提供给全球的机器人公司、高校和研发机构。
数据是具身智能的原料，对众多AI大厂来说非常关键。通常情况下，各大AI企业的数据中心都会放在企业总部附近，但为什么京东要具身智能数据中心，放在宿迁呢。
很多人第一反应是：因为这是刘强东的家乡。
但正解局抵达宿迁和京东的工作人员交流发现，背后的逻辑，远不止“乡情”这么简单。
京东云相关负责人介绍：宿迁地处长三角北翼，交通方便；劳动力充足，人也务实。
而且当地政府支持力度大，从签约到运营，整个采集中心只用了40天，创下了“宿迁湖滨速度”。
更关键的是，京东在宿迁有根。过去十几年，京东在宿迁投资超过200亿，建了客服中心、物流基地等十几个项目，带动了数万人就业。双方知根知底，信任深厚。
在这个过程中，宿迁也完成了一场蜕变。过去，它是“电商名城”，依靠网络连接世界。
现在，它也想成为“具身智能的第一所训练场”，瞄准“数智新城”，面对新兴的AI产业，宿迁不仅能提供土地和税收优惠，还有别的城市无法提供的“软实力”：场景、组织能力和十万市民的参与度。
在宿迁郊区的一个猕猴桃园，正解局看到果农一边给枝条“绑枝”，一边做采集。怎么用力不伤枝，什么角度最顺手，这些他干了半辈子的“手上功夫”，正被一点点转化成数据。
在一家养老院，我们也看到护工会带着京东的采集器，去记录扶老人起床的每个步骤：手放哪里，用什么力，怎么借力。
因为当地老百姓对刘强东和京东的感谢，宿迁政府能快速动员社区，组织起遍布家庭、果园、工厂、养老院的采集网络；能联动本地职业学校，开设“订单班”培训采集员。
这种用感情建立起来的组织能力，是硬件投资换不来的。某种意义上讲，这也是一种宝贵的“城市资产”，宿迁的优势，不只是京东的情感原点，而是京东长期在这里形成的产业基础、信任基础和组织基础。
今年4月，京东数据交易平台首批高精标注数据集已定向开放，与国内领军企业展开合作。
同时，以京东物流仓为样板的具身智能中试基地也将在宿迁建成，打通从数据模型到产业应用的“最后一公里”。
进入智能时代，宿迁10万市民们日复一日的寻常劳动并未过时，反而成了驱动下一代技术革命的稀缺资源。
为什么从烟火气里锤炼出来的数据更稀缺？
因为这就是行业的痛点。
2026年2月，我国首个覆盖全产业链的《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》正式发布，国家发改委明确表示，将以“具身智能关键基础设施建设”为抓手，全面推进高质量发展，让机器人不仅能上赛场，更能“进工厂、进商场、进家庭”。
机器人要想成为可落地的产业，必须要回答“能不能干活”的问题。
在这个背景下，京东在宿迁的实践，就不再仅仅是一个企业卖数据项目那么简单，而是对国家破解产业核心瓶颈的关键性响应。
具身智能“场景-数据-模型”迭代闭环示意图
60万人，在两年内积累超1000万小时人类真实场景视频数据，这就为全行业，建造了一座开放的“数据燃料库”。
用东方证券等机构的调研说法就是：“从源头推动产业从算法仿真迈向真实数据驱动的关键一跃”。
前几年，特斯拉通过其数百万辆行驶中的车辆收集真实世界的驾驶数据，用于训练自动驾驶模型，现在这套系统已经进入中国，被各路友商借鉴。
而京东也在探索着另一条路：通过深度的政企合作和城市动员，在真实世界中系统性、有组织地采集“人类真实数据”。
这种数据的独特性在于，它扎根在家庭、社区、工厂、田间，采集的是中国社会最丰富、最复杂的民生与经济场景数据，比起普通的数据工厂，维度更广，价值密度更高。
中国在互联网和人工智能应用层面已居世界前列，但在许多基础规则与标准制定上，仍常处于跟随状态。
而京东在宿迁打造的全球首个覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路数据基础设施，本质上也是在参与定义行业数据采集、处理与交易标准。
这种探索就像在为即将到来的硅基社会，去编写一本基于中国实践的“行为法典”。一旦这套体系成熟并被广泛采用，就会从底层影响全球机器人产业的演进路径。
也许京东现在所做的事，未必直接收获最惊艳的“机器人果实”，但它却是第一个系统性“垦荒”与“施肥”的人。
就像二十年前，电商都在找外包物流的时候，刘强东却做出了几乎所有投资人反对的决定：自己做物流。
然后京东就从北京、上海、广州的十几个人、几辆车开始，一单一单地送，送了十几年，让“京东物流”从京东最大的成本支出，变成了最深的护城河。
今天京东在宿迁为机器人“垦荒”，和当初自建物流的动作非常像，都是在行业一片混沌、基础设施缺失的时候，选择做最笨、最重、也最正确的事。
历史不会简单重复，但往往押着相同的韵脚。