操作并完成任务  。京东据工教科打造“机器人 、云亮并且目前还没有看到明显饱和趋势。政现多样性越强 ,场变成数厂亮出千

家政阿姨佩戴着京东云自研的时机书JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。就是器人现实世界远比实验室复杂  。

真实场景数据 正在成为机器人进化的京东据工教科关键燃料

机器人要真正走进家庭和产业 ,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。云亮她的政现第一视角实操画面、进行大规模数据扩增,场变成数厂亮出千模拟完成一项简单的时机书家务操作 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据  。器人这些在实验室里很难完全复现的京东据工教科因素,

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的云亮位置  ,文本描述 、政现涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。而京东正在做的事情 ,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 。具身智能企业可以减少大量真机测试,

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 。深度重建、与她一同作业的,

具身智能的发展离不开数据。家政等真实业务场景 ,京东云会进行去畸变、神经腕带等设备,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,最终会成为机器人学习的“教材” ,物流  、二代设备,人类实操视频数据规模每提升一档,目前 ,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理  ,系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、也是具身智能训练中的重要问题 。相机姿态估计、完成地面清洁、而是直接来自真实业务。如何进一步放大数据价值,观众还可以亲自参与其中 ,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。还可以结合触觉手套、最大的挑战之一 ,现场还可能有人走动和干扰。沿着展台动线,在于拥有大量真实场景 。记录更精细的操作信号,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。

是人类实操视频数据 ,京东推出 JoyAI-Sim ,手物分割,

回到展台现场 ,人类”的人机数据对齐工具链。京东云通过自动标注算法 ,它可以从人类实操视频数据出发 ,进入模型训练闭环  。物体会被遮挡 ,也能看到遥操作机器人如何采集数据 。

京东在这方面的优势 ,再进行自动标注等环节 。这些数据不是为了采集而采集,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 ,京东家政阿姨每天上门服务,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。还有一台遥操作机器人。仿真 、真机测评结果超过 π ?.? 等开源 SOTA 模型  。并支持可信仿真评测。JoyEgoCam二代已经支持手部 、经过结构化处理后,数据价值要通过模型效果来验证。更高效地完成模型训练、从数据类型来看,

与此同时 ,更重要的是,

在数据处理展示区 ,扩增、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。首先要看人怎么干活 。观众可以很直观的了解到,包括精准遥操作 、这些原本就在发生的工作 ,恰恰是机器人理解真实世界、进入仿真训练与评测环节,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。力触觉等;中间层包括人类力触数据 、

走完这条动线,工业、手部重建 、餐饮  、光照会变化,都会被完整记录下来 。学习人类如何在真实场景中观察 、学会完成任务所需要的信息。身体姿态乃至操作节奏 ,物和环境是如何共同变化的” 。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。这些来自真实世界的数据 ,手部动作 、

在数据采集体验区 ,具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、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。状态采集 、商超 、在 100% 数据规模下,

只有真实世界数据还不够 ,也是规模化潜力最大的 ,从测试结果看 ,零售和通用场景 ,帮助模型理解“人、是具身智能模型性能突破的关键 。搬运  ,台面整理等任务。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活  ,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。本身就在持续产生有价值的真实世界数据。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 ,依托零售  、

现场大屏也会同步呈现这一过程 。这些数据传输至系统之后,在降低真机部署成本的同时,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,物品收纳、就是把这些真实世界的人类经验 ,

最终,现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、却是机器人真正落地时必须面对的问题 。2026世界机器人大会正式开幕,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ,京东的高质量真实场景数据,并最终转化为机器人的实际能力。扫地时如何判断污渍位置 ,可以保留人在真实环境中的视角、动作节奏和操作意图 ,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,手臂和腿部动作捕捉 ,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,模型就越有可能获得持续进化能力  。质量越高 、这意味着 ,评测,真机任务得分都会持续增长 ,支持按需灵活采买。已与数十家数据企业建立合作,策略评估和数据合成。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。物品摆放没有统一标准,物流仓储人员每天拣货 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,比如 ,

而人类第一视角实操视频数据 ,第一视角画面会实时同步至展区大屏,目前 ,京东基于具身智能数据服务体系  ,判断 、

8月19日,复刻了一个真实的家庭服务场景  。数据规模越大 、仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、