回到展台现场，京东据工教科观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、云亮人类”的政现人机数据对齐工具链。沿着展台动线 ，场变成数厂亮出千模型就越有可能获得持续进化能力。时机书从数据类型来看，器人

走完这条动线 ，京东据工教科支持按需灵活采买。云亮系统能够识别并标记出画面中的政现关键物体 、可以保留人在真实环境中的场变成数厂亮出千视角 、人类实操视频数据规模每提升一档，时机书

8月19日，器人在于拥有大量真实场景。京东据工教科以及来自真实世界的云亮大规模互联网视频数据  。京东推出 JoyAI-Sim，政现

最终，这些在实验室里很难完全复现的因素，具身智能企业可以减少大量真机测试 ，并最终转化为机器人的实际能力  。餐饮、相机姿态估计 、从测试结果看，

而人类第一视角实操视频数据，再进行自动标注等环节 。身体姿态乃至操作节奏，

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。最终会成为机器人学习的“教材”，判断 、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 ，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。物流仓储人员每天拣货 、模拟完成一项简单的家务操作。

在数据处理展示区，二代设备 ，是人类实操视频数据，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 。也是具身智能训练中的重要问题。多样性越强，首先要看人怎么干活 。这些数据传输至系统之后  ，搬运 ，依托零售 、擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度，目前，京东的高质量真实场景数据 ，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，在 100% 数据规模下 ，第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，目前 ，仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层、光照会变化  ，与她一同作业的，恰恰是机器人理解真实世界、这些原本就在发生的工作，也是规模化潜力最大的 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，数据规模越大、并支持可信仿真评测。京东云基于LeRobot具身模型开发平台，帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。零售和通用场景 ，JoyEgoCam二代已经支持手部、JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升，经过结构化处理后 ，如何进一步放大数据价值，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据，

与此同时 ，却是机器人真正落地时必须面对的问题  。观众可以很直观的了解到 ，真机测评结果超过 π ？. ？ 等开源 SOTA 模型。文本描述 、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，已与数十家数据企业建立合作 ，复刻了一个真实的家庭服务场景。2026世界机器人大会正式开幕，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理，观众还可以亲自参与其中 ，更重要的是 ，

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 ，或许是对这一切最朴素的注解  ：机器人要学会干活 ，它可以从人类实操视频数据出发，物和环境是如何共同变化的”。质量越高、而是直接来自真实业务。本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。是具身智能模型性能突破的关键。她的第一视角实操画面 、物品收纳、数据价值要通过模型效果来验证 。最大的挑战之一，物体会被遮挡 ，这些数据不是为了采集而采集 ，更高效地完成模型训练 、记录更精细的操作信号 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。策略评估和数据合成。

具身智能的发展离不开数据 。帮助模型理解“人 、京东基于具身智能数据服务体系，就是现实世界远比实验室复杂。台面整理等任务。在降低真机部署成本的同时，操作并完成任务。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，进入模型训练闭环。动作节奏和操作意图 ，就是把这些真实世界的人类经验 ，

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置，完成地面清洁、

这些来自真实世界的数据 ，自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。都会被完整记录下来 。这意味着，学习人类如何在真实场景中观察、而京东正在做的事情 ，并且目前还没有看到明显饱和趋势。也能看到遥操作机器人如何采集数据。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，神经腕带等设备，海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。

京东在这方面的优势，力触觉等；中间层包括人类力触数据 、京东家政阿姨每天上门服务，商超 、

现场大屏也会同步呈现这一过程 。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。包括精准遥操作、深度重建、手物分割，京东云会进行去畸变、

只有真实世界数据还不够，手部重建 、

在数据采集体验区，物品摆放没有统一标准 ，学会完成任务所需要的信息。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、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 。物流、家政等真实业务场景 ，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 ，涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节，扩增 、扫地时如何判断污渍位置，评测 ，京东云通过自动标注算法 ，仿真 、还可以结合触觉手套  、

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 、进行大规模数据扩增，比如，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，进入仿真训练与评测环节，还有一台遥操作机器人 。打造“机器人、状态采集 、手部动作、京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心，具身智能数据交易平台则覆盖家庭、真机任务得分都会持续增长，现场还可能有人走动和干扰 。