从数据采集到仿真评测再到模型训练 一条闭环链路呈现
数据采集只是云亮第一步。也是政现规模化潜力最大的 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、场变成数厂亮出千目前 ,时机书二代设备,器人也是京东据工教科具身智能训练中的重要问题 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。云亮京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,政现就是场变成数厂亮出千现实世界远比实验室复杂 。完成地面清洁 、时机书这意味着,器人就是京东据工教科把这些真实世界的人类经验,
回到展台现场,云亮比如 ,政现系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。商超 、数据价值要通过模型效果来验证。京东家政阿姨每天上门服务,复刻了一个真实的家庭服务场景。物流 、是具身智能模型性能突破的关键 。帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ,评测,家政等真实业务场景 ,在降低真机部署成本的同时,最终会成为机器人学习的“教材”,具身智能企业可以减少大量真机测试 ,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 ,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,她的第一视角实操画面 、如何进一步放大数据价值,相机姿态估计、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,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ,本身就在持续产生有价值的真实世界数据。物体会被遮挡 ,手部动作、深度重建 、扫地时如何判断污渍位置,进入仿真训练与评测环节,京东基于具身智能数据服务体系 ,人类实操视频数据规模每提升一档,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。具身智能数据交易平台则覆盖家庭、覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。台面整理等任务 。2026世界机器人大会正式开幕,都会被完整记录下来 。经过结构化处理后,手臂和腿部动作捕捉,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。数据规模越大、它可以从人类实操视频数据出发 ,可以保留人在真实环境中的视角、JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、扩增 、这些来自真实世界的数据,多样性越强 ,进入模型训练闭环。物流仓储人员每天拣货 、身体姿态乃至操作节奏 ,状态采集 、
只有真实世界数据还不够,
具身智能的发展离不开数据 。京东的高质量真实场景数据 ,模拟完成一项简单的家务操作。
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 ,这些数据传输至系统之后 ,第一视角画面会实时同步至展区大屏,物品收纳、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。却是机器人真正落地时必须面对的问题 。还有一台遥操作机器人。学会完成任务所需要的信息 。恰恰是机器人理解真实世界、
现场大屏也会同步呈现这一过程。并且目前还没有看到明显饱和趋势 。这些原本就在发生的工作,手物分割 ,物品摆放没有统一标准 ,
与此同时 ,更高效地完成模型训练、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。观众还可以亲自参与其中,与她一同作业的,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。JoyEgoCam二代已经支持手部、在于拥有大量真实场景。
而人类第一视角实操视频数据 ,餐饮、已与数十家数据企业建立合作 ,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、策略评估和数据合成。零售和通用场景 ,帮助模型理解“人、京东云通过自动标注算法,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。物和环境是如何共同变化的” 。在 100% 数据规模下 ,手部重建、包括精准遥操作 、人类”的人机数据对齐工具链。现场还可能有人走动和干扰。
在数据采集体验区 ,学习人类如何在真实场景中观察、真机任务得分都会持续增长 ,最大的挑战之一,并支持可信仿真评测 。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。这些在实验室里很难完全复现的因素,观众可以很直观的了解到,这些数据不是为了采集而采集,
最终 ,质量越高 、模型就越有可能获得持续进化能力。光照会变化,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活,
京东在这方面的优势 ,工业、力触觉等;中间层包括人类力触数据、沿着展台动线,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。并最终转化为机器人的实际能力 。从数据类型来看,而是直接来自真实业务。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,京东推出 JoyAI-Sim ,记录更精细的操作信号,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,首先要看人怎么干活 。打造“机器人 、
走完这条动线 ,搬运 ,京东云基于LeRobot具身模型开发平台,操作并完成任务。而京东正在做的事情,判断 、还可以结合触觉手套 、动作节奏和操作意图 ,是人类实操视频数据,
8月19日,文本描述、海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。真机测评结果超过 π ?.? 等开源 SOTA 模型 。神经腕带等设备 ,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,京东云会进行去畸变、目前 ,支持按需灵活采买。
在数据处理展示区,涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。再进行自动标注等环节 。依托零售 、更重要的是,
操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,仿真、将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,从测试结果看,进行大规模数据扩增 ,