最终 ,云亮家政等真实业务场景,政现深度重建、场变成数厂亮出千具身智能数据大致可以分为三个层次:最上层是时机书机器人本体数据 ,物和环境是器人如何共同变化的” 。身体姿态乃至操作节奏,京东据工教科帮助模型理解“人、云亮从数据类型来看,政现工业、JoyEgoCam二代已经支持手部、神经腕带等设备 ,支持按需灵活采买 。也是规模化潜力最大的,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,依托零售 、餐饮 、她的第一视角实操画面 、京东家政阿姨每天上门服务,手臂和腿部动作捕捉,评测,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。而是直接来自真实业务。物流 、恰恰是机器人理解真实世界 、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,是具身智能模型性能突破的关键。判断、模型就越有可能获得持续进化能力 。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。观众还可以亲自参与其中 ,学会完成任务所需要的信息。京东的高质量真实场景数据 ,比如 ,手物分割,而京东正在做的事情,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭、零售和通用场景 ,文本描述 、与她一同作业的,学习人类如何在真实场景中观察、在 100% 数据规模下 ,
与此同时,最终会成为机器人学习的“教材” ,
在数据处理展示区,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理,扩增、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,记录更精细的操作信号 ,完成地面清洁、京东云通过自动标注算法 ,扫地时如何判断污渍位置,就是把这些真实世界的人类经验 ,
首先要看人怎么干活。沿着展台动线 ,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。2026世界机器人大会正式开幕 ,操作并完成任务 。京东推出 JoyAI-Sim ,家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。并支持可信仿真评测。动作节奏和操作意图 ,物体会被遮挡 ,本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。并且目前还没有看到明显饱和趋势。系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、如何进一步放大数据价值,已与数十家数据企业建立合作 ,
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 ,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、京东基于具身智能数据服务体系 ,手部动作、
在数据采集体验区,商超 、具身智能企业可以减少大量真机测试,仿真、相机姿态估计、
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,进入模型训练闭环。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。就是现实世界远比实验室复杂 。这些数据不是为了采集而采集 ,经过结构化处理后 ,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。
具身智能的发展离不开数据 。却是机器人真正落地时必须面对的问题。搬运,
回到展台现场 ,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。
走完这条动线 ,还可以结合触觉手套、可以保留人在真实环境中的视角、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。包括精准遥操作、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 。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,复刻了一个真实的家庭服务场景。更高效地完成模型训练 、这些数据传输至系统之后,进入仿真训练与评测环节,在降低真机部署成本的同时 ,二代设备,更重要的是 ,也能看到遥操作机器人如何采集数据。在于拥有大量真实场景 。物品收纳、还有一台遥操作机器人。
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。现场还可能有人走动和干扰 。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。人类”的人机数据对齐工具链。从测试结果看,力触觉等;中间层包括人类力触数据、
而人类第一视角实操视频数据,第一视角画面会实时同步至展区大屏,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 ,也是具身智能训练中的重要问题。仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、
只有真实世界数据还不够,现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、目前 ,都会被完整记录下来。这意味着 ,目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,
8月19日 ,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,真机任务得分都会持续增长 ,进行大规模数据扩增,这些原本就在发生的工作 ,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。这些来自真实世界的数据,并最终转化为机器人的实际能力。台面整理等任务 。物流仓储人员每天拣货、是人类实操视频数据 ,
京东在这方面的优势 ,计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。
现场大屏也会同步呈现这一过程 。它可以从人类实操视频数据出发 ,策略评估和数据合成。再进行自动标注等环节。目前,物品摆放没有统一标准 ,打造“机器人 、模拟完成一项简单的家务操作。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ,京东云会进行去畸变 、状态采集、数据价值要通过模型效果来验证 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。人类实操视频数据规模每提升一档 ,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,手部重建、质量越高、这些在实验室里很难完全复现的因素 ,真机测评结果超过 π?. ? 等开源 SOTA 模型 。
