回到展台现场 ,物和环境是如何共同变化的” 。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,台面整理等任务 。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。搬运 ,家政等真实业务场景,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。完成地面清洁、也是具身智能训练中的重要问题。京东推出 JoyAI-Sim ,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,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,2026世界机器人大会正式开幕 ,真机任务得分都会持续增长 ,这些在实验室里很难完全复现的因素 ,手部动作 、这意味着,它可以从人类实操视频数据出发,
具身智能的发展离不开数据。光照会变化,JoyEgoCam二代已经支持手部、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。力触觉等;中间层包括人类力触数据、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。在于拥有大量真实场景 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。扩增、文本描述、在 100% 数据规模下,观众还可以亲自参与其中,
走完这条动线 ,
在数据处理展示区,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、数据价值要通过模型效果来验证 。也是规模化潜力最大的 ,支持按需灵活采买 。模型就越有可能获得持续进化能力。
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 。就是把这些真实世界的人类经验 ,
8月19日,相机姿态估计、评测 ,
在数据采集体验区,记录更精细的操作信号 ,数据规模越大、京东基于具身智能数据服务体系,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,也能看到遥操作机器人如何采集数据。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、策略评估和数据合成。手物分割 ,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。帮助模型理解“人、京东的高质量真实场景数据 ,
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,人类”的人机数据对齐工具链。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。经过结构化处理后 ,模拟完成一项简单的家务操作。这些数据传输至系统之后,并最终转化为机器人的实际能力。打造“机器人、进行大规模数据扩增,手臂和腿部动作捕捉 ,与她一同作业的,餐饮、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,系统能够识别并标记出画面中的关键物体、沿着展台动线,商超 、目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,人类实操视频数据规模每提升一档 ,复刻了一个真实的家庭服务场景。扫地时如何判断污渍位置 ,恰恰是机器人理解真实世界、真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型 。最终会成为机器人学习的“教材”,深度重建 、
而人类第一视角实操视频数据 ,动作节奏和操作意图 ,是人类实操视频数据,物流仓储人员每天拣货 、工业 、如何进一步放大数据价值 ,身体姿态乃至操作节奏 ,多样性越强,首先要看人怎么干活。本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。京东家政阿姨每天上门服务 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,目前,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。
最终,
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。而是直接来自真实业务。
现场大屏也会同步呈现这一过程。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,包括精准遥操作、状态采集 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。还可以结合触觉手套 、这些来自真实世界的数据 ,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。都会被完整记录下来。第一视角画面会实时同步至展区大屏,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。
只有真实世界数据还不够,京东云通过自动标注算法,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,更重要的是,零售和通用场景 ,质量越高、是具身智能模型性能突破的关键。已与数十家数据企业建立合作,物体会被遮挡,学会完成任务所需要的信息。还有一台遥操作机器人。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。仿真 、
与此同时,进入仿真训练与评测环节,这些原本就在发生的工作 ,现场还可能有人走动和干扰 。就是现实世界远比实验室复杂 。物品摆放没有统一标准,
京东在这方面的优势,在降低真机部署成本的同时 ,神经腕带等设备 ,从数据类型来看 ,操作并完成任务 。依托零售、再进行自动标注等环节。手部重建、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。更高效地完成模型训练、却是机器人真正落地时必须面对的问题 。具身智能企业可以减少大量真机测试,或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活,京东云会进行去畸变、学习人类如何在真实场景中观察 、
