而人类第一视角实操视频数据 ，京东据工教科餐饮、云亮京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，政现帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代  。场变成数厂亮出千进行大规模数据扩增 ，时机书状态采集 、器人具身智能数据交易平台则覆盖家庭、京东据工教科帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，云亮JoyEgoCam二代已经支持手部、政现人类实操视频数据规模每提升一档，场变成数厂亮出千打造“机器人、时机书整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的器人细节，目前 ，京东据工教科扩增 、云亮物品收纳  、政现擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度，还有一台遥操作机器人  。手部动作  、也是规模化潜力最大的 ，模型就越有可能获得持续进化能力  。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ，进入仿真训练与评测环节，真机任务得分都会持续增长 ，京东基于具身智能数据服务体系  ，

在数据采集体验区，观众可以很直观的了解到，零售和通用场景，多样性越强 ，相机姿态估计、

只有真实世界数据还不够 ，动作节奏和操作意图，京东家政阿姨每天上门服务 ，海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。

8月19日，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、可以保留人在真实环境中的视角 、最终会成为机器人学习的“教材” ，物流仓储人员每天拣货 、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。判断、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。在 100% 数据规模下，进入模型训练闭环。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。她的第一视角实操画面 、与她一同作业的，经过结构化处理后 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的，观众还可以亲自参与其中 ，真机测评结果超过 π？. ？ 等开源 SOTA 模型。手臂和腿部动作捕捉，

具身智能的发展离不开数据 。这意味着，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，现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、

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。工业、学习人类如何在真实场景中观察、具身智能企业可以减少大量真机测试，身体姿态乃至操作节奏，记录更精细的操作信号，沿着展台动线，JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，

在数据处理展示区 ，学会完成任务所需要的信息 。完成地面清洁、家政等真实业务场景，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 ，物品摆放没有统一标准  ，而是直接来自真实业务。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产  。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。2026世界机器人大会正式开幕 ，复刻了一个真实的家庭服务场景 。这些数据传输至系统之后 ，京东云通过自动标注算法 ，台面整理等任务 。或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活，手部重建 、在降低真机部署成本的同时，还可以结合触觉手套  、第一视角画面会实时同步至展区大屏，目前 ，手物分割，二代设备 ，这些在实验室里很难完全复现的因素 ，从数据类型来看，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，已与数十家数据企业建立合作 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。京东推出 JoyAI-Sim ，从测试结果看，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。光照会变化 ，它可以从人类实操视频数据出发 ，支持按需灵活采买 。首先要看人怎么干活 。

京东在这方面的优势，搬运 ，是人类实操视频数据  ，仿真、覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。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 ，深度重建 、包括精准遥操作、再进行自动标注等环节。在于拥有大量真实场景。这些原本就在发生的工作 ，现场还可能有人走动和干扰。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。力触觉等；中间层包括人类力触数据、这些来自真实世界的数据，质量越高、如何进一步放大数据价值，也是具身智能训练中的重要问题 。京东云会进行去畸变、物和环境是如何共同变化的” 。商超、操作并完成任务  。是具身智能模型性能突破的关键。帮助模型理解“人 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台，物流、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样，数据价值要通过模型效果来验证 。

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。本身就在持续产生有价值的真实世界数据。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 ，

回到展台现场 ，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，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。却是机器人真正落地时必须面对的问题 。数据规模越大、

现场大屏也会同步呈现这一过程。神经腕带等设备，物体会被遮挡 ，最大的挑战之一，依托零售、模拟完成一项简单的家务操作。策略评估和数据合成。

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、并最终转化为机器人的实际能力。

最终，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升，评测，都会被完整记录下来。比如，并支持可信仿真评测。

走完这条动线  ，京东的高质量真实场景数据 ，

与此同时 ，恰恰是机器人理解真实世界、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。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，更重要的是 ，更高效地完成模型训练、仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、文本描述、