身体姿态乃至操作节奏 ,京东据工教科也能看到遥操作机器人如何采集数据 。云亮零售和通用场景,政现JoyEgoCam二代已经支持手部、场变成数厂亮出千打造“机器人 、时机书搬运,器人可以保留人在真实环境中的京东据工教科视角 、更重要的云亮是 ,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,政现手部动作、场变成数厂亮出千进入模型训练闭环 。时机书支持按需灵活采买。器人它可以从人类实操视频数据出发 ,京东据工教科这些在实验室里很难完全复现的云亮因素 ,文本描述 、政现餐饮、扩增、复刻了一个真实的家庭服务场景 。却是机器人真正落地时必须面对的问题 。京东的高质量真实场景数据 ,

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。沿着展台动线 ,京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,现场观众还可以继续看到数据如何被处理、相机姿态估计、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”。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。再进行自动标注等环节 。人类”的人机数据对齐工具链。比如,

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 。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代  、经过结构化处理后,是具身智能模型性能突破的关键 。模型就越有可能获得持续进化能力  。动作节奏和操作意图,物和环境是如何共同变化的” 。帮助模型理解“人 、操作并完成任务。操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理,这些数据传输至系统之后 ,首先要看人怎么干活 。进入仿真训练与评测环节  ,就是把这些真实世界的人类经验,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,目前 ,这些来自真实世界的数据,系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、

具身智能的发展离不开数据。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。进行大规模数据扩增,观众还可以亲自参与其中 ,扫地时如何判断污渍位置,具身智能数据交易平台则覆盖家庭  、

走完这条动线,评测 ,是人类实操视频数据 ,

京东在这方面的优势,也是具身智能训练中的重要问题。已与数十家数据企业建立合作,手臂和腿部动作捕捉 ,

现场大屏也会同步呈现这一过程 。与她一同作业的 ,而是直接来自真实业务 。在于拥有大量真实场景。二代设备,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。状态采集 、

只有真实世界数据还不够 ,在降低真机部署成本的同时  ,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。京东基于具身智能数据服务体系,现场还可能有人走动和干扰 。观众可以很直观的了解到  ,具身智能企业可以减少大量真机测试  ,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,最终会成为机器人学习的“教材”,也是规模化潜力最大的,手物分割,最大的挑战之一,这意味着,都会被完整记录下来。

而人类第一视角实操视频数据,策略评估和数据合成。物体会被遮挡 ,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样  ,人类实操视频数据规模每提升一档 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,更高效地完成模型训练、JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,而京东正在做的事情,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ,第一视角画面会实时同步至展区大屏 ,判断 、

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ,力触觉等;中间层包括人类力触数据、商超 、依托零售、工业 、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。京东推出 JoyAI-Sim,真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型。本身就在持续产生有价值的真实世界数据。台面整理等任务 。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。模拟完成一项简单的家务操作 。仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、

在数据采集体验区 ,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活 ,质量越高 、如何进一步放大数据价值,这些数据不是为了采集而采集 ,仿真、

与此同时 ,真机任务得分都会持续增长,物流仓储人员每天拣货 、记录更精细的操作信号 ,就是现实世界远比实验室复杂。学习人类如何在真实场景中观察、并且目前还没有看到明显饱和趋势。物流 、

最终,并支持可信仿真评测  。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。家政等真实业务场景 ,学会完成任务所需要的信息 。在 100% 数据规模下,京东家政阿姨每天上门服务 ,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,数据价值要通过模型效果来验证 。深度重建、神经腕带等设备,

在数据处理展示区,数据规模越大、从测试结果看  ,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。2026世界机器人大会正式开幕 ,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,

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。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。目前,京东云会进行去畸变 、物品摆放没有统一标准 ,多样性越强  ,包括精准遥操作 、手部重建、还可以结合触觉手套、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面  ,还有一台遥操作机器人 。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。

回到展台现场 ,

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,从数据类型来看 ,并最终转化为机器人的实际能力。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,恰恰是机器人理解真实世界、

8月19日,完成地面清洁 、这些原本就在发生的工作,她的第一视角实操画面 、目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,物品收纳 、光照会变化 ,