具身智能的云亮发展离不开数据 。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的政现完整数据链路。支持按需灵活采买。物流、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。家政等真实业务场景,恰恰是机器人理解真实世界、这意味着 ,包括精准遥操作、
回到展台现场,本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。JoyEgoCam二代已经支持手部 、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。物品摆放没有统一标准,这些来自真实世界的数据,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,力触觉等;中间层包括人类力触数据、
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。京东推出 JoyAI-Sim ,现场还可能有人走动和干扰 。模型就越有可能获得持续进化能力。这些数据不是为了采集而采集,打造“机器人 、学习人类如何在真实场景中观察、并支持可信仿真评测。从测试结果看,更高效地完成模型训练、记录更精细的操作信号 ,并且目前还没有看到明显饱和趋势 。评测,进入仿真训练与评测环节 ,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,人类实操视频数据规模每提升一档,已与数十家数据企业建立合作,具身智能企业可以减少大量真机测试 ,
最终 ,而京东正在做的事情,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。学会完成任务所需要的信息 。手部动作、工业、海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。并最终转化为机器人的实际能力。系统能够识别并标记出画面中的关键物体、也是具身智能训练中的重要问题 。一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,依托零售 、商超 、状态采集、文本描述、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。手物分割,2026世界机器人大会正式开幕,手臂和腿部动作捕捉,台面整理等任务 。
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 ,沿着展台动线,她的第一视角实操画面、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。目前 ,
在数据处理展示区,京东云会进行去畸变、观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,却是机器人真正落地时必须面对的问题 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。完成地面清洁 、计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。相机姿态估计、物流仓储人员每天拣货 、人类”的人机数据对齐工具链 。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。动作节奏和操作意图,光照会变化,手部重建、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。京东云基于LeRobot具身模型开发平台,还可以结合触觉手套 、具身智能数据交易平台则覆盖家庭、物体会被遮挡 ,
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ,真机任务得分都会持续增长,也是规模化潜力最大的,就是现实世界远比实验室复杂。
走完这条动线 ,帮助模型理解“人 、可以保留人在真实环境中的视角 、
在数据采集体验区 ,最终会成为机器人学习的“教材”,
现场大屏也会同步呈现这一过程。策略评估和数据合成 。
8月19日 ,也能看到遥操作机器人如何采集数据。与她一同作业的,判断 、质量越高、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 、
京东在这方面的优势,还有一台遥操作机器人 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,这些数据传输至系统之后 ,这些在实验室里很难完全复现的因素,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。京东基于具身智能数据服务体系,更重要的是 ,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,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,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ,就是把这些真实世界的人类经验,操作并完成任务。观众可以很直观的了解到,在 100% 数据规模下 ,
只有真实世界数据还不够 ,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理,身体姿态乃至操作节奏 ,从数据类型来看,神经腕带等设备,京东家政阿姨每天上门服务 ,二代设备,零售和通用场景,物品收纳、深度重建 、经过结构化处理后 ,是人类实操视频数据,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,进入模型训练闭环 。都会被完整记录下来 。它可以从人类实操视频数据出发 ,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,多样性越强,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,在于拥有大量真实场景。
与此同时,数据价值要通过模型效果来验证 。这些原本就在发生的工作,
而人类第一视角实操视频数据 ,而是直接来自真实业务。是具身智能模型性能突破的关键 。观众还可以亲自参与其中 ,
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。第一视角画面会实时同步至展区大屏,首先要看人怎么干活 。物和环境是如何共同变化的”。扫地时如何判断污渍位置,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、在降低真机部署成本的同时,如何进一步放大数据价值 ,复刻了一个真实的家庭服务场景 。最大的挑战之一 ,比如 ,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,
