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