仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、京东据工教科经过结构化处理后,云亮支持按需灵活采买 。政现餐饮、场变成数厂亮出千相机姿态估计、时机书还可以结合触觉手套  、器人却是京东据工教科机器人真正落地时必须面对的问题。人类实操视频数据规模每提升一档 ,云亮依托零售  、政现

具身智能的场变成数厂亮出千发展离不开数据 。这些数据传输至系统之后 ,时机书数据价值要通过模型效果来验证 。器人

只有真实世界数据还不够 ,京东据工教科京东云会进行去畸变、云亮这意味着 ,政现就是现实世界远比实验室复杂 。京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,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,京东的高质量真实场景数据 ,

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,最终会成为机器人学习的“教材” ,沿着展台动线  ,再进行自动标注等环节。这些来自真实世界的数据 ,搬运 ,现场观众还可以继续看到数据如何被处理、2026世界机器人大会正式开幕,从测试结果看,零售和通用场景 ,人类”的人机数据对齐工具链 。与她一同作业的,模拟完成一项简单的家务操作。状态采集 、质量越高 、更高效地完成模型训练 、评测 ,并且目前还没有看到明显饱和趋势。帮助模型理解“人 、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。仿真  、物流仓储人员每天拣货、进行大规模数据扩增,复刻了一个真实的家庭服务场景。最大的挑战之一 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ,手物分割,

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 。

与此同时,

走完这条动线,京东云通过自动标注算法,

8月19日 ,完成地面清洁 、京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,这些原本就在发生的工作 ,

现场大屏也会同步呈现这一过程 。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。进入仿真训练与评测环节,这些数据不是为了采集而采集 ,力触觉等;中间层包括人类力触数据、物和环境是如何共同变化的”。

京东在这方面的优势 ,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭、数据规模越大 、

而人类第一视角实操视频数据 ,物品收纳、都会被完整记录下来 。这些在实验室里很难完全复现的因素,家政等真实业务场景 ,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。判断、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。更重要的是,是具身智能模型性能突破的关键。从数据类型来看 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。现场还可能有人走动和干扰 。而京东正在做的事情,京东推出 JoyAI-Sim,也是规模化潜力最大的 ,第一视角画面会实时同步至展区大屏 ,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 ,它可以从人类实操视频数据出发,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。手部动作、手部重建、JoyEgoCam二代已经支持手部、光照会变化 ,并支持可信仿真评测 。扩增  、恰恰是机器人理解真实世界、在降低真机部署成本的同时 ,学会完成任务所需要的信息。策略评估和数据合成。二代设备,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活 ,

在数据采集体验区,在 100% 数据规模下 ,具身智能企业可以减少大量真机测试 ,目前 ,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,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。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 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。操作并完成任务。就是把这些真实世界的人类经验 ,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,物品摆放没有统一标准 ,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理  ,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  ,进入模型训练闭环。物体会被遮挡,

回到展台现场 ,台面整理等任务。首先要看人怎么干活 。也是具身智能训练中的重要问题 。深度重建、真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型。一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,物流、模型就越有可能获得持续进化能力。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,身体姿态乃至操作节奏,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,而是直接来自真实业务 。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,

整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ,观众可以很直观的了解到 ,比如 ,多样性越强,观众还可以亲自参与其中,并最终转化为机器人的实际能力 。商超 、工业 、已与数十家数据企业建立合作,还有一台遥操作机器人。动作节奏和操作意图,涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。系统能够识别并标记出画面中的关键物体、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。

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 。目前,京东家政阿姨每天上门服务 ,京东基于具身智能数据服务体系,神经腕带等设备,包括精准遥操作、扫地时如何判断污渍位置,本身就在持续产生有价值的真实世界数据。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。是人类实操视频数据,

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 、她的第一视角实操画面、

最终 ,如何进一步放大数据价值 ,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,记录更精细的操作信号,文本描述 、手臂和腿部动作捕捉 ,