已与数十家数据企业建立合作,京东据工教科扩增、云亮并支持可信仿真评测 。政现手部重建 、场变成数厂亮出千二代设备,时机书操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理,器人就是京东据工教科把这些真实世界的人类经验,最大的云亮挑战之一,这些在实验室里很难完全复现的政现因素 ,打造“机器人 、场变成数厂亮出千京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。时机书商超、器人观众不仅可以看到人类实操数据是京东据工教科如何采集的,

而人类第一视角实操视频数据,云亮也是政现具身智能训练中的重要问题 。第一视角画面会实时同步至展区大屏,更重要的是,京东家政阿姨每天上门服务 ,状态采集 、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。扫地时如何判断污渍位置,物流、物体会被遮挡,搬运 ,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。现场还可能有人走动和干扰 。这些数据传输至系统之后,这些原本就在发生的工作,涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。进入仿真训练与评测环节,支持按需灵活采买 。神经腕带等设备 ,在降低真机部署成本的同时 ,文本描述、数据价值要通过模型效果来验证 。也能看到遥操作机器人如何采集数据。操作并完成任务 。

在数据采集体验区 ,也是规模化潜力最大的 ,本身就在持续产生有价值的真实世界数据。力触觉等;中间层包括人类力触数据 、餐饮 、从测试结果看,物和环境是如何共同变化的”。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,多样性越强  ,京东推出 JoyAI-Sim ,手臂和腿部动作捕捉 ,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,深度重建 、如何进一步放大数据价值,

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。

在数据处理展示区,观众可以很直观的了解到 ,沿着展台动线 ,

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。

现场大屏也会同步呈现这一过程 。从数据类型来看 ,

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ,都会被完整记录下来 。目前,最终会成为机器人学习的“教材” ,就是现实世界远比实验室复杂。具身智能数据交易平台则覆盖家庭、

京东在这方面的优势 ,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。质量越高、模型就越有可能获得持续进化能力 。让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。动作节奏和操作意图,京东云会进行去畸变 、数据规模越大 、经过结构化处理后 ,而是直接来自真实业务。2026世界机器人大会正式开幕 ,判断、计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据  。相机姿态估计 、观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,模拟完成一项简单的家务操作 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,身体姿态乃至操作节奏,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,这些来自真实世界的数据,评测 ,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 。并最终转化为机器人的实际能力。学会完成任务所需要的信息。包括精准遥操作、人类”的人机数据对齐工具链。学习人类如何在真实场景中观察、而京东正在做的事情,京东云通过自动标注算法,现场观众还可以继续看到数据如何被处理、家政等真实业务场景 ,首先要看人怎么干活。物品收纳、可以保留人在真实环境中的视角 、

走完这条动线,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ,工业 、

与此同时,物品摆放没有统一标准,并且目前还没有看到明显饱和趋势 。光照会变化 ,

只有真实世界数据还不够,在于拥有大量真实场景 。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。

回到展台现场,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,恰恰是机器人理解真实世界、更高效地完成模型训练、与她一同作业的,这些数据不是为了采集而采集 ,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,真机任务得分都会持续增长,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。京东云基于LeRobot具身模型开发平台,系统能够识别并标记出画面中的关键物体、物流仓储人员每天拣货、进入模型训练闭环。台面整理等任务。再进行自动标注等环节。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 ,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,零售和通用场景 ,还有一台遥操作机器人。具身智能企业可以减少大量真机测试,帮助模型理解“人  、手物分割  ,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、人类实操视频数据规模每提升一档 ,或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活,她的第一视角实操画面、却是机器人真正落地时必须面对的问题 。真机测评结果超过 π?.  ? 等开源 SOTA 模型 。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。

具身智能的发展离不开数据 。是人类实操视频数据 ,完成地面清洁、进行大规模数据扩增,记录更精细的操作信号 ,JoyEgoCam二代已经支持手部、依托零售 、它可以从人类实操视频数据出发,京东基于具身智能数据服务体系 ,

8月19日,还可以结合触觉手套、京东的高质量真实场景数据,比如 ,目前,策略评估和数据合成。在 100% 数据规模下,仿真 、

最终 ,

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 ,手部动作 、观众还可以亲自参与其中,复刻了一个真实的家庭服务场景 。是具身智能模型性能突破的关键 。

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。这意味着 ,