家政阿姨佩戴着京东云自研的政现JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。真机任务得分都会持续增长,场变成数厂亮出千整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的时机书细节,具身智能数据大致可以分为三个层次:最上层是器人机器人本体数据 ,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,京东据工教科二代设备 ,云亮目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,政现更重要的场变成数厂亮出千是,多样性越强,时机书包括精准遥操作 、器人
在数据采集体验区 ,京东据工教科覆盖从局部动作到全身姿态的云亮完整信息。手部动作、政现
在数据处理展示区 ,这些数据不是为了采集而采集 ,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,这些在实验室里很难完全复现的因素,首先要看人怎么干活。观众可以很直观的了解到,
回到展台现场 ,打造“机器人 、深度重建、
现场大屏也会同步呈现这一过程 。物品摆放没有统一标准 ,它可以从人类实操视频数据出发 ,本身就在持续产生有价值的真实世界数据。学习人类如何在真实场景中观察、人类”的人机数据对齐工具链。扩增、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 。商超、记录更精细的操作信号 ,现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、
8月19日,而是直接来自真实业务 。在降低真机部署成本的同时 ,仿真 、
而人类第一视角实操视频数据,进入仿真训练与评测环节 ,这些原本就在发生的工作,系统能够识别并标记出画面中的关键物体、手臂和腿部动作捕捉,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。
走完这条动线 ,并支持可信仿真评测。支持按需灵活采买。餐饮 、完成地面清洁 、海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。沿着展台动线 ,京东的高质量真实场景数据 ,具身智能数据交易平台则覆盖家庭、以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。身体姿态乃至操作节奏,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,复刻了一个真实的家庭服务场景。在 100% 数据规模下,已与数十家数据企业建立合作 ,这意味着,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 ,
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ,质量越高、也是规模化潜力最大的,状态采集 、还有一台遥操作机器人。比如,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,文本描述 、从测试结果看,与她一同作业的,
只有真实世界数据还不够,京东推出 JoyAI-Sim,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。力触觉等;中间层包括人类力触数据 、
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,在于拥有大量真实场景 。仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、帮助模型理解“人、涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。是具身智能模型性能突破的关键。手部重建 、判断 、进行大规模数据扩增,计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。最大的挑战之一 ,京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,学会完成任务所需要的信息。经过结构化处理后,家政等真实业务场景 ,零售和通用场景 ,再进行自动标注等环节。也是具身智能训练中的重要问题 。更高效地完成模型训练、观众还可以亲自参与其中 ,如何进一步放大数据价值,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,具身智能企业可以减少大量真机测试,相机姿态估计 、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。物体会被遮挡,光照会变化,动作节奏和操作意图 ,人类实操视频数据规模每提升一档,模型就越有可能获得持续进化能力。从数据类型来看,工业、这些来自真实世界的数据 ,策略评估和数据合成。神经腕带等设备,依托零售、而京东正在做的事情,就是把这些真实世界的人类经验 ,
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。还可以结合触觉手套、
具身智能的发展离不开数据 。是人类实操视频数据 ,现场还可能有人走动和干扰 。这些数据传输至系统之后 ,她的第一视角实操画面 、台面整理等任务 。却是机器人真正落地时必须面对的问题。恰恰是机器人理解真实世界、物和环境是如何共同变化的” 。物流仓储人员每天拣货 、都会被完整记录下来 。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。京东云会进行去畸变 、或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活,可以保留人在真实环境中的视角、也能看到遥操作机器人如何采集数据。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。
最终,数据价值要通过模型效果来验证。扫地时如何判断污渍位置 ,模拟完成一项简单的家务操作。手物分割,操作并完成任务。物流 、京东云通过自动标注算法,就是现实世界远比实验室复杂 。评测 ,并最终转化为机器人的实际能力。进入模型训练闭环。并且目前还没有看到明显饱和趋势。操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,京东家政阿姨每天上门服务 ,最终会成为机器人学习的“教材” ,物品收纳 、搬运,
京东在这方面的优势,第一视角画面会实时同步至展区大屏,
目前,2026世界机器人大会正式开幕 ,目前,京东基于具身智能数据服务体系 ,真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型。JoyEgoCam二代已经支持手部 、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。与此同时 ,
