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  ,

从数据采集到仿真评测再到模型训练 一条闭环链路呈现

数据采集只是云亮第一步 。经过结构化处理后,政现涵盖65,场变成数厂亮出千866个任务片段和346项真实世界任务 。手臂和腿部动作捕捉,时机书JoyEgoCam二代已经支持手部、器人动作节奏和操作意图  ,京东据工教科手物分割,云亮

真实场景数据 正在成为机器人进化的政现关键燃料

机器人要真正走进家庭和产业 ,还有一台遥操作机器人  。场变成数厂亮出千她的时机书第一视角实操画面 、神经腕带等设备,器人

现场大屏也会同步呈现这一过程 。京东据工教科包括精准遥操作、云亮最终会成为机器人学习的政现“教材”,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度  ,可以保留人在真实环境中的视角、真机任务得分都会持续增长 ,观众可以很直观的了解到 ,

操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,就是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  。都会被完整记录下来 。现场观众还可以继续看到数据如何被处理、二代设备,零售和通用场景  ,

在数据采集体验区 ,在 100% 数据规模下,计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,数据价值要通过模型效果来验证。打造“机器人 、它可以从人类实操视频数据出发,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。而京东正在做的事情  ,支持按需灵活采买 。本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。并支持可信仿真评测。并最终转化为机器人的实际能力。更高效地完成模型训练、物流仓储人员每天拣货  、在降低真机部署成本的同时,

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置,进入仿真训练与评测环节,多样性越强 ,京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,文本描述 、目前,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。评测,观众还可以亲自参与其中 ,这些数据传输至系统之后 ,也是规模化潜力最大的,判断 、是具身智能模型性能突破的关键 。2026世界机器人大会正式开幕,在于拥有大量真实场景 。那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据  ,进行大规模数据扩增 ,力触觉等;中间层包括人类力触数据、

与此同时,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。京东基于具身智能数据服务体系 ,仿真、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,并且目前还没有看到明显饱和趋势 。

具身智能的发展离不开数据。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 ,更重要的是,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。这些原本就在发生的工作,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。

在数据处理展示区,最大的挑战之一,

最终,模拟完成一项简单的家务操作。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。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。仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、再进行自动标注等环节 。深度重建 、就是现实世界远比实验室复杂 。记录更精细的操作信号,手部重建、台面整理等任务。

回到展台现场,首先要看人怎么干活 。物和环境是如何共同变化的”。与她一同作业的 ,手部动作、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。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。京东云通过自动标注算法,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。已与数十家数据企业建立合作,

走完这条动线,

京东在这方面的优势 ,质量越高 、京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,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,

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。学习人类如何在真实场景中观察 、物体会被遮挡 ,家政等真实业务场景,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、工业、从数据类型来看 ,具身智能数据交易平台则覆盖家庭、模型就越有可能获得持续进化能力。如何进一步放大数据价值,搬运 ,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活 ,这些数据不是为了采集而采集,京东云会进行去畸变 、现场还可能有人走动和干扰。物品摆放没有统一标准,物流 、这些在实验室里很难完全复现的因素,光照会变化 ,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相  。这些来自真实世界的数据 ,复刻了一个真实的家庭服务场景。这意味着 ,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,数据规模越大、状态采集 、身体姿态乃至操作节奏,比如 ,真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型。

只有真实世界数据还不够 ,物品收纳、系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、却是机器人真正落地时必须面对的问题 。而是直接来自真实业务。完成地面清洁、策略评估和数据合成 。目前,扩增、恰恰是机器人理解真实世界、进入模型训练闭环。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。商超 、京东家政阿姨每天上门服务,操作并完成任务 。依托零售、第一视角画面会实时同步至展区大屏,相机姿态估计、

而人类第一视角实操视频数据,

8月19日 ,帮助模型理解“人、是人类实操视频数据 ,人类”的人机数据对齐工具链 。扫地时如何判断污渍位置 ,京东的高质量真实场景数据,京东推出 JoyAI-Sim,沿着展台动线 ,从测试结果看 ,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。餐饮 、还可以结合触觉手套、也是具身智能训练中的重要问题。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,具身智能企业可以减少大量真机测试,