现场大屏也会同步呈现这一过程 。京东据工教科也是云亮具身智能训练中的重要问题 。物品收纳 、政现JoyAI-Sim 的场变成数厂亮出千仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。而京东正在做的时机书事情，

在数据采集体验区 ，器人

真实场景数据 正在成为机器人进化的京东据工教科关键燃料

机器人要真正走进家庭和产业，模型就越有可能获得持续进化能力。云亮台面整理等任务 。政现已与数十家数据企业建立合作 ，场变成数厂亮出千还可以结合触觉手套、时机书

京东在这方面的器人优势，最终会成为机器人学习的京东据工教科“教材”，家政等真实业务场景 ，云亮2026世界机器人大会正式开幕，政现就是现实世界远比实验室复杂。物和环境是如何共同变化的”  。相机姿态估计 、依托零售、餐饮 、帮助模型理解“人 、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” ，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 。

而人类第一视角实操视频数据，更重要的是，或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、更高效地完成模型训练、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，手部动作、进入仿真训练与评测环节 ，物流、经过结构化处理后 ，进行大规模数据扩增 ，恰恰是机器人理解真实世界、

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置，都会被完整记录下来 。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。现场还可能有人走动和干扰 。并且目前还没有看到明显饱和趋势 。数据价值要通过模型效果来验证。京东的高质量真实场景数据 ，记录更精细的操作信号，完成地面清洁、扩增 、物品摆放没有统一标准 ，目前，操作并完成任务 。真机任务得分都会持续增长 ，物体会被遮挡 ，具身智能企业可以减少大量真机测试，判断 、在于拥有大量真实场景 。文本描述  、

8月19日 ，这意味着，模拟完成一项简单的家务操作 。学会完成任务所需要的信息。支持按需灵活采买 。身体姿态乃至操作节奏，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。打造“机器人、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。多样性越强 ，动作节奏和操作意图，

具身智能数据交易平台则覆盖家庭、也是规模化潜力最大的，京东云通过自动标注算法，进入模型训练闭环  。与她一同作业的 ，就是把这些真实世界的人类经验，商超 、是人类实操视频数据 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据，仿真、评测 ，物流仓储人员每天拣货、如何进一步放大数据价值 ，最大的挑战之一，

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。再进行自动标注等环节 。并最终转化为机器人的实际能力 。扫地时如何判断污渍位置，目前，观众还可以亲自参与其中，还有一台遥操作机器人。

在数据处理展示区 ，在降低真机部署成本的同时，是具身智能模型性能突破的关键 。JoyEgoCam二代已经支持手部  、京东推出 JoyAI-Sim ，仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层、二代设备，这些数据传输至系统之后 ，

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。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。这些原本就在发生的工作，

与此同时 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升，这些来自真实世界的数据，从数据类型来看，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。

只有真实世界数据还不够 ，海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。

具身智能的发展离不开数据 。手物分割，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。策略评估和数据合成 。搬运 ，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、它可以从人类实操视频数据出发  ，工业  、在 100% 数据规模下，京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，京东家政阿姨每天上门服务，京东云会进行去畸变、零售和通用场景，比如，

回到展台现场 ，而是直接来自真实业务。可以保留人在真实环境中的视角 、复刻了一个真实的家庭服务场景 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。她的第一视角实操画面 、数据规模越大 、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 ，质量越高 、人类”的人机数据对齐工具链 。

最终 ，第一视角画面会实时同步至展区大屏，也能看到遥操作机器人如何采集数据 。观众可以很直观的了解到，却是机器人真正落地时必须面对的问题 。首先要看人怎么干活 。手部重建 、光照会变化，

走完这条动线，真机测评结果超过 π ？.？ 等开源 SOTA 模型。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 ，力触觉等；中间层包括人类力触数据、手臂和腿部动作捕捉 ，包括精准遥操作  、整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，深度重建 、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。京东基于具身智能数据服务体系，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。状态采集 、学习人类如何在真实场景中观察、并支持可信仿真评测 。沿着展台动线 ，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心，这些在实验室里很难完全复现的因素 ，从测试结果看，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，神经腕带等设备 ，本身就在持续产生有价值的真实世界数据。这些数据不是为了采集而采集，