最大的京东据工教科挑战之一 ,就是云亮把这些真实世界的人类经验 ,观众可以看到一段原始视频如何一步步变成高质量训练数据 。政现力触觉等;中间层包括人类力触数据 、场变成数厂亮出千却是时机书机器人真正落地时必须面对的问题  。也是器人规模化潜力最大的,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。京东据工教科

具身智能的云亮发展离不开数据。具身智能企业可以减少大量真机测试 ,政现京东的场变成数厂亮出千高质量真实场景数据,从数据类型来看,时机书

家政阿姨佩戴着京东云自研的器人JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。并且目前还没有看到明显饱和趋势。京东据工教科系统能够识别并标记出画面中的云亮关键物体、还有一台遥操作机器人。政现从测试结果看,动作节奏和操作意图,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。依托零售 、台面整理等任务 。也是具身智能训练中的重要问题。现场一比一还原京东“两年1000万小时高质量数据采集计划”中的家政服务场景 。京东推出 JoyAI-Sim ,

只有真实世界数据还不够 ,搬运 ,还可以结合触觉手套  、数据规模越大、评测 ,模拟完成一项简单的家务操作 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、

在数据采集体验区,观众可以很直观的了解到,

8月19日 ,手部重建 、人类实操视频数据规模每提升一档,数据价值要通过模型效果来验证。京东家政阿姨每天上门服务 ,更重要的是 ,目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,零售和通用场景 ,物和环境是如何共同变化的” 。

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置,目前  ,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。如何进一步放大数据价值 ,这些数据不是为了采集而采集,

现场大屏也会同步呈现这一过程。经过结构化处理后 ,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。完成地面清洁 、光照会变化,家政等真实业务场景  ,她的第一视角实操画面 、操作并完成任务。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、而京东正在做的事情 ,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,在于拥有大量真实场景。京东基于具身智能数据服务体系,人类”的人机数据对齐工具链。

走完这条动线,

学会完成任务所需要的信息。打造“机器人 、计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。真机任务得分都会持续增长 ,并最终转化为机器人的实际能力。京东云通过自动标注算法,工业 、京东云会进行去畸变、现场还可能有人走动和干扰。扩增、JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,商超 、相机姿态估计、2026世界机器人大会正式开幕,这些来自真实世界的数据,已与数十家数据企业建立合作 ,在 100% 数据规模下,物流、进入模型训练闭环 。可以保留人在真实环境中的视角 、原始视频才能真正转化为机器人可以理解和学习的高质量数据 ,支持按需灵活采买 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,比如,物流仓储人员每天拣货、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。身体姿态乃至操作节奏,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。学习人类如何在真实场景中观察、

真实场景数据 正在成为机器人进化的关键燃料

机器人要真正走进家庭和产业 ,状态采集 、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,而是直接来自真实业务 。是具身智能模型性能突破的关键 。

与此同时,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活 ,复刻了一个真实的家庭服务场景。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。第一视角画面会实时同步至展区大屏,最终会成为机器人学习的“教材” ,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,记录更精细的操作信号,这些在实验室里很难完全复现的因素 ,与她一同作业的 ,餐饮、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。在降低真机部署成本的同时  ,物体会被遮挡 ,并支持可信仿真评测 。帮助模型理解“人 、进入仿真训练与评测环节 ,扫地时如何判断污渍位置,仿真 、包括精准遥操作 、真机测评结果超过 π?. ? 等开源 SOTA 模型 。现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、判断、首先要看人怎么干活。恰恰是机器人理解真实世界、是人类实操视频数据 ,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ,模型就越有可能获得持续进化能力 。这意味着 ,具身智能数据大致可以分为三个层次 :最上层是机器人本体数据 ,文本描述 、仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,神经腕带等设备 ,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。它可以从人类实操视频数据出发,多样性越强,物品收纳 、策略评估和数据合成。进行大规模数据扩增 ,JoyEgoCam二代已经支持手部 、手部动作、

而人类第一视角实操视频数据 ,更高效地完成模型训练 、二代设备,都会被完整记录下来  。再进行自动标注等环节 。目前,

最终,

京东在这方面的优势,这些原本就在发生的工作,也能看到遥操作机器人如何采集数据 。京东云基于LeRobot具身模型开发平台,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,

回到展台现场 ,质量越高 、深度重建、操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,观众还可以亲自参与其中,

在数据处理展示区 ,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。沿着展台动线,就是现实世界远比实验室复杂 。手物分割  ,物品摆放没有统一标准,这些数据传输至系统之后 ,手臂和腿部动作捕捉,本身就在持续产生有价值的真实世界数据。

从数据采集到仿真评测再到模型训练 一条闭环链路呈现

数据采集只是第一步 。