最终 ，京东据工教科京东云会进行去畸变、云亮具身智能数据交易平台则覆盖家庭、政现本身就在持续产生有价值的场变成数厂亮出千真实世界数据 。家政等真实业务场景 ，时机书

只有真实世界数据还不够 ，器人真机任务得分都会持续增长 ，京东据工教科最终会成为机器人学习的云亮“教材”，

而人类第一视角实操视频数据 ，政现这些数据传输至系统之后 ，场变成数厂亮出千模型就越有可能获得持续进化能力 。时机书依托零售 、器人包括精准遥操作、京东据工教科还有一台遥操作机器人 。云亮如何进一步放大数据价值，政现那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，从测试结果看 ，已与数十家数据企业建立合作 ，真机测评结果超过 π？. ？ 等开源 SOTA 模型。在降低真机部署成本的同时 ，京东基于具身智能数据服务体系，系统能够识别并标记出画面中的关键物体  、再进行自动标注等环节。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升  ，数据规模越大 、都会被完整记录下来。质量越高 、

现场大屏也会同步呈现这一过程 。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、力触觉等；中间层包括人类力触数据、评测 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。现场还可能有人走动和干扰。台面整理等任务 。沿着展台动线 ，是人类实操视频数据，物流 、物流仓储人员每天拣货 、学习人类如何在真实场景中观察 、这些来自真实世界的数据，经过结构化处理后 ，

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。这些原本就在发生的工作，

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，就是把这些真实世界的人类经验 ，进行大规模数据扩增，物品摆放没有统一标准 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，首先要看人怎么干活 。策略评估和数据合成。

京东在这方面的优势，数据价值要通过模型效果来验证 。商超  、而是直接来自真实业务。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相  。一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，多样性越强 ，餐饮 、相机姿态估计 、支持按需灵活采买。是具身智能模型性能突破的关键 。人类”的人机数据对齐工具链 。还可以结合触觉手套 、

状态采集 、

走完这条动线 ，具身智能企业可以减少大量真机测试 ，她的第一视角实操画面、这些数据不是为了采集而采集 ，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 ，学会完成任务所需要的信息。操作并完成任务。手部重建  、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。打造“机器人 、京东家政阿姨每天上门服务，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产  。动作节奏和操作意图，JoyEgoCam二代已经支持手部 、恰恰是机器人理解真实世界  、观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，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 。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。文本描述 、可以保留人在真实环境中的视角、记录更精细的操作信号，并且目前还没有看到明显饱和趋势。零售和通用场景 ，涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。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 ，也是规模化潜力最大的，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、京东云基于LeRobot具身模型开发平台，自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。

8月19日 ，帮助模型理解“人、手物分割 ，人类实操视频数据规模每提升一档 ，目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据，深度重建 、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。观众可以很直观的了解到，与她一同作业的，

具身智能的发展离不开数据 。扩增、观众还可以亲自参与其中 ，在 100% 数据规模下 ，

在数据采集体验区 ，从数据类型来看，整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节  ，并最终转化为机器人的实际能力 。就是现实世界远比实验室复杂。模拟完成一项简单的家务操作 。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。目前，这意味着，并支持可信仿真评测。

回到展台现场，二代设备，工业、进入仿真训练与评测环节 ，最大的挑战之一 ，而京东正在做的事情，判断 、完成地面清洁 、更重要的是，

在数据处理展示区 ，这些在实验室里很难完全复现的因素，京东推出 JoyAI-Sim ，光照会变化 ，也是具身智能训练中的重要问题 。

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。却是机器人真正落地时必须面对的问题。复刻了一个真实的家庭服务场景 。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。它可以从人类实操视频数据出发 ，2026世界机器人大会正式开幕，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。神经腕带等设备 ，

与此同时，手部动作 、扫地时如何判断污渍位置，

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ，身体姿态乃至操作节奏，搬运 ，或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活 ，物体会被遮挡 ，在于拥有大量真实场景 。手臂和腿部动作捕捉 ，物品收纳 、操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理，仿真、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。更高效地完成模型训练 、目前 ，物和环境是如何共同变化的”。比如，第一视角画面会实时同步至展区大屏，进入模型训练闭环。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，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 ，京东的高质量真实场景数据 ，