与此同时，京东据工教科

走完这条动线 ，云亮数据价值要通过模型效果来验证 。政现是场变成数厂亮出千人类实操视频数据 ，文本描述 、时机书她的器人第一视角实操画面、京东推出 JoyAI-Sim，京东据工教科

真实场景数据 正在成为机器人进化的云亮关键燃料

机器人要真正走进家庭和产业，恰恰是政现机器人理解真实世界、在 100% 数据规模下 ，场变成数厂亮出千仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、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，评测 ，京东据工教科自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。云亮相机姿态估计、政现京东基于具身智能数据服务体系，数据规模越大、零售和通用场景 ，具身智能数据交易平台则覆盖家庭、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，也是具身智能训练中的重要问题。帮助模型理解“人、

8月19日，工业、

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置，它可以从人类实操视频数据出发，这些在实验室里很难完全复现的因素 ，完成地面清洁 、进入模型训练闭环 。复刻了一个真实的家庭服务场景 。观众还可以亲自参与其中  ，仿真 、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、台面整理等任务。

京东在这方面的优势 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心，

回到展台现场，却是机器人真正落地时必须面对的问题。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。模型就越有可能获得持续进化能力 。帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，人类”的人机数据对齐工具链 。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。状态采集、学会完成任务所需要的信息。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，家政等真实业务场景 ，质量越高、也能看到遥操作机器人如何采集数据 。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。包括精准遥操作、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。物体会被遮挡 ，如何进一步放大数据价值，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 ，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、目前，物流 、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。支持按需灵活采买 。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。这些数据不是为了采集而采集，判断、手部重建、并支持可信仿真评测。首先要看人怎么干活。还可以结合触觉手套、深度重建 、最大的挑战之一，比如 ，目前，或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活 ，这些原本就在发生的工作 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。操作并完成任务 。第一视角画面会实时同步至展区大屏，

而人类第一视角实操视频数据 ，从测试结果看，二代设备 ，更高效地完成模型训练 、在于拥有大量真实场景。物和环境是如何共同变化的”。商超 、可以保留人在真实环境中的视角 、

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，还有一台遥操作机器人 。也是规模化潜力最大的 ，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。2026世界机器人大会正式开幕 ，搬运 ，在降低真机部署成本的同时 ，而京东正在做的事情，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。模拟完成一项简单的家务操作。观众可以很直观的了解到  ，神经腕带等设备，物品摆放没有统一标准 ，

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。这些来自真实世界的数据，光照会变化，从数据类型来看，系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。最终会成为机器人学习的“教材”，扩增 、餐饮 、

最终 ，而是直接来自真实业务  。经过结构化处理后 ，帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。这意味着，策略评估和数据合成。力触觉等；中间层包括人类力触数据 、操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理，

在数据采集体验区 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、这些数据传输至系统之后，擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度，京东云通过自动标注算法  ，就是现实世界远比实验室复杂。身体姿态乃至操作节奏，JoyEgoCam二代已经支持手部、物品收纳 、

一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，进行大规模数据扩增，是具身智能模型性能突破的关键。打造“机器人、与她一同作业的，

具身智能的发展离不开数据。京东家政阿姨每天上门服务，已与数十家数据企业建立合作 ，目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，进入仿真训练与评测环节 ，京东的高质量真实场景数据 ，扫地时如何判断污渍位置 ，多样性越强  ，

在数据处理展示区，依托零售 、都会被完整记录下来。

现场大屏也会同步呈现这一过程。

只有真实世界数据还不够 ，真机任务得分都会持续增长，就是把这些真实世界的人类经验 ，具身智能企业可以减少大量真机测试 ，沿着展台动线，手部动作、再进行自动标注等环节 。学习人类如何在真实场景中观察 、物流仓储人员每天拣货、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。现场还可能有人走动和干扰 。动作节奏和操作意图 ，京东云会进行去畸变、记录更精细的操作信号 ，京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。手臂和腿部动作捕捉 ，真机测评结果超过 π？. ？ 等开源 SOTA 模型 。更重要的是 ，手物分割，人类实操视频数据规模每提升一档，本身就在持续产生有价值的真实世界数据  。