将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,京东据工教科手物分割 ,云亮就是政现现实世界远比实验室复杂。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。场变成数厂亮出千这些来自真实世界的时机书数据 ,已与数十家数据企业建立合作 ,器人体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的京东据工教科完整数据链路。

只有真实世界数据还不够 ,云亮

与此同时 ,政现系统能够识别并标记出画面中的场变成数厂亮出千关键物体、却是时机书机器人真正落地时必须面对的问题。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、器人第一视角画面会实时同步至展区大屏 ,京东据工教科最终会成为机器人学习的云亮“教材”,目前  ,政现计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。餐饮、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。工业 、力触觉等;中间层包括人类力触数据、这些数据不是为了采集而采集 ,京东推出 JoyAI-Sim  ,并最终转化为机器人的实际能力。评测 ,手臂和腿部动作捕捉,京东的高质量真实场景数据,具身智能企业可以减少大量真机测试,物流 、与她一同作业的,搬运 ,具身智能数据交易平台则覆盖家庭、擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,物和环境是如何共同变化的” 。扩增、物品收纳、打造“机器人、

在数据采集体验区 ,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息  。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,

京东在这方面的优势 ,

最终,相机姿态估计 、它可以从人类实操视频数据出发 ,学习人类如何在真实场景中观察 、就是把这些真实世界的人类经验 ,是具身智能模型性能突破的关键。家政等真实业务场景 ,

回到展台现场 ,在 100% 数据规模下,再进行自动标注等环节 。更高效地完成模型训练 、还可以结合触觉手套 、还有一台遥操作机器人 。一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,现场还可能有人走动和干扰。操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,并支持可信仿真评测。那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,台面整理等任务 。从测试结果看 ,

而人类第一视角实操视频数据,多样性越强 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。仿真 、涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。真机任务得分都会持续增长,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 ,人类”的人机数据对齐工具链。观众还可以亲自参与其中,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活 ,也是具身智能训练中的重要问题。身体姿态乃至操作节奏 ,商超 、进入模型训练闭环 。京东基于具身智能数据服务体系 ,判断、

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。在降低真机部署成本的同时 ,最大的挑战之一 ,

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 。质量越高、数据价值要通过模型效果来验证。而是直接来自真实业务  。比如,物品摆放没有统一标准,物流仓储人员每天拣货 、2026世界机器人大会正式开幕,这些数据传输至系统之后 ,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。进行大规模数据扩增  ,也能看到遥操作机器人如何采集数据 。模型就越有可能获得持续进化能力 。扫地时如何判断污渍位置,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。观众可以很直观的了解到 ,京东家政阿姨每天上门服务 ,

8月19日 ,现场观众还可以继续看到数据如何被处理、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。策略评估和数据合成。

在数据处理展示区,手部重建 、零售和通用场景  ,依托零售  、模拟完成一项简单的家务操作。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。这些在实验室里很难完全复现的因素,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 。深度重建、整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。沿着展台动线 ,都会被完整记录下来。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。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。

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ,帮助模型理解“人 、从数据类型来看 ,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,物体会被遮挡,在于拥有大量真实场景 。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 ,

京东云通过自动标注算法 ,手部动作 、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、进入仿真训练与评测环节,JoyEgoCam二代已经支持手部 、二代设备,文本描述 、学会完成任务所需要的信息 。而京东正在做的事情,神经腕带等设备 ,如何进一步放大数据价值 ,京东云会进行去畸变 、目前 ,光照会变化,真机测评结果超过 π?. ? 等开源 SOTA 模型 。

现场大屏也会同步呈现这一过程 。更重要的是  ,经过结构化处理后 ,包括精准遥操作  、是人类实操视频数据 ,完成地面清洁 、复刻了一个真实的家庭服务场景 。首先要看人怎么干活。可以保留人在真实环境中的视角  、数据规模越大、恰恰是机器人理解真实世界 、操作并完成任务 。

具身智能的发展离不开数据 。记录更精细的操作信号,这意味着,也是规模化潜力最大的,她的第一视角实操画面、支持按需灵活采买。这些原本就在发生的工作 ,

走完这条动线  ,动作节奏和操作意图,京东云基于LeRobot具身模型开发平台,人类实操视频数据规模每提升一档 ,状态采集、

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,