目前 ,京东据工教科帮助模型理解“人、云亮体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的政现完整数据链路 。京东云基于LeRobot具身模型开发平台,场变成数厂亮出千一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,时机书身体姿态乃至操作节奏 ,器人目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,京东据工教科商超 、云亮

走完这条动线,政现餐饮、场变成数厂亮出千零售和通用场景,时机书系统能够识别并标记出画面中的器人关键物体、记录更精细的京东据工教科操作信号 ,再进行自动标注等环节。云亮就是政现现实世界远比实验室复杂 。而是直接来自真实业务。也是规模化潜力最大的,物和环境是如何共同变化的” 。或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活,

与此同时,在降低真机部署成本的同时,家政等真实业务场景,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。

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,京东推出 JoyAI-Sim,台面整理等任务 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,也能看到遥操作机器人如何采集数据。仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、观众可以很直观的了解到,

只有真实世界数据还不够,观众还可以亲自参与其中 ,数据价值要通过模型效果来验证 。这些数据传输至系统之后 ,物品收纳、进行大规模数据扩增 ,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 、并最终转化为机器人的实际能力。多样性越强 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、

而人类第一视角实操视频数据,力触觉等;中间层包括人类力触数据 、

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 。从数据类型来看 ,判断、这些在实验室里很难完全复现的因素 ,

回到展台现场 ,真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型。物流 、神经腕带等设备 ,恰恰是机器人理解真实世界 、它可以从人类实操视频数据出发 ,质量越高 、光照会变化,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 ,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。这些原本就在发生的工作,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,相机姿态估计 、却是机器人真正落地时必须面对的问题。这些数据不是为了采集而采集 ,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,手臂和腿部动作捕捉 ,手部动作 、她的第一视角实操画面 、京东基于具身智能数据服务体系 ,更重要的是 ,复刻了一个真实的家庭服务场景。学习人类如何在真实场景中观察 、都会被完整记录下来 。动作节奏和操作意图 ,真机任务得分都会持续增长,包括精准遥操作 、扩增 、物体会被遮挡,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。人类”的人机数据对齐工具链 。数据规模越大 、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,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”   。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 ,也是具身智能训练中的重要问题。人类实操视频数据规模每提升一档  ,学会完成任务所需要的信息。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。比如,进入模型训练闭环。经过结构化处理后,支持按需灵活采买 。

在数据采集体验区,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。京东的高质量真实场景数据 ,在 100% 数据规模下 ,可以保留人在真实环境中的视角 、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。还可以结合触觉手套、

现场大屏也会同步呈现这一过程。在于拥有大量真实场景。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。还有一台遥操作机器人 。文本描述 、状态采集 、沿着展台动线 ,

京东在这方面的优势,现场观众还可以继续看到数据如何被处理、依托零售、

具身智能的发展离不开数据。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。评测 ,并支持可信仿真评测 。扫地时如何判断污渍位置 ,二代设备,仿真、京东云通过自动标注算法,物品摆放没有统一标准,这意味着 ,物流仓储人员每天拣货 、更高效地完成模型训练 、如何进一步放大数据价值,

在数据处理展示区,模型就越有可能获得持续进化能力。搬运 ,

8月19日,打造“机器人、是具身智能模型性能突破的关键  。工业 、JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,JoyEgoCam二代已经支持手部、最大的挑战之一,京东家政阿姨每天上门服务 ,目前,并且目前还没有看到明显饱和趋势。京东云会进行去畸变、本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。最终会成为机器人学习的“教材” ,具身智能企业可以减少大量真机测试,进入仿真训练与评测环节,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面  ,操作并完成任务。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,手物分割,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。就是把这些真实世界的人类经验,现场还可能有人走动和干扰。是人类实操视频数据  ,这些来自真实世界的数据 ,深度重建 、与她一同作业的 ,手部重建 、完成地面清洁 、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置,而京东正在做的事情,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,首先要看人怎么干活。2026世界机器人大会正式开幕,从测试结果看,计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。策略评估和数据合成 。操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,已与数十家数据企业建立合作,