走完这条动线,场变成数厂亮出千京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,时机书计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。器人完成地面清洁 、京东据工教科擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,云亮扫地时如何判断污渍位置,政现观众可以很直观的了解到 ,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。手部重建、京东推出 JoyAI-Sim ,现场还可能有人走动和干扰。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。神经腕带等设备,就是把这些真实世界的人类经验 ,首先要看人怎么干活 。
具身智能的发展离不开数据。也能看到遥操作机器人如何采集数据。策略评估和数据合成 。还有一台遥操作机器人 。并最终转化为机器人的实际能力。可以保留人在真实环境中的视角、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。第一视角画面会实时同步至展区大屏,目前,从数据类型来看,京东云会进行去畸变、进入模型训练闭环 。而京东正在做的事情,与她一同作业的,物品摆放没有统一标准 ,餐饮 、JoyEgoCam二代已经支持手部 、这些数据不是为了采集而采集,京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,身体姿态乃至操作节奏 ,如何进一步放大数据价值 ,台面整理等任务 。数据价值要通过模型效果来验证 。并支持可信仿真评测。物流、
只有真实世界数据还不够 ,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,光照会变化 ,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,更高效地完成模型训练、
而人类第一视角实操视频数据 ,数据规模越大 、物品收纳 、观众还可以亲自参与其中 ,目前,也是具身智能训练中的重要问题。一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,京东家政阿姨每天上门服务,
回到展台现场,
京东在这方面的优势,真机任务得分都会持续增长,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,进行大规模数据扩增,是人类实操视频数据 ,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。帮助模型理解“人、她的第一视角实操画面、学会完成任务所需要的信息。手臂和腿部动作捕捉 ,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。力触觉等;中间层包括人类力触数据、家政等真实业务场景,京东的高质量真实场景数据,复刻了一个真实的家庭服务场景。现场观众还可以继续看到数据如何被处理、将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ,这些原本就在发生的工作,这些在实验室里很难完全复现的因素,商超、
8月19日 ,搬运,目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型 。
现场大屏也会同步呈现这一过程。深度重建、而是直接来自真实业务 。动作节奏和操作意图,相机姿态估计、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 。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,京东基于具身智能数据服务体系,或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活 ,操作并完成任务 。最大的挑战之一 ,质量越高、再进行自动标注等环节。评测,进入仿真训练与评测环节,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。这些数据传输至系统之后 ,具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、经过结构化处理后,本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。已与数十家数据企业建立合作,物体会被遮挡,在降低真机部署成本的同时,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。模型就越有可能获得持续进化能力 。包括精准遥操作、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。从测试结果看 ,这些来自真实世界的数据,
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,
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,更重要的是 ,物和环境是如何共同变化的” 。在于拥有大量真实场景 。多样性越强,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。状态采集 、并且目前还没有看到明显饱和趋势。文本描述 、模拟完成一项简单的家务操作 。支持按需灵活采买 。都会被完整记录下来 。
最终,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,还可以结合触觉手套 、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。比如 ,具身智能企业可以减少大量真机测试 ,系统能够识别并标记出画面中的关键物体、仿真 、判断 、人类实操视频数据规模每提升一档,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。
那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,在 100% 数据规模下 ,二代设备,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。恰恰是机器人理解真实世界、就是现实世界远比实验室复杂。依托零售、零售和通用场景 ,
在数据采集体验区,扩增 、2026世界机器人大会正式开幕 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,却是机器人真正落地时必须面对的问题。
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 。
在数据处理展示区,最终会成为机器人学习的“教材”,是具身智能模型性能突破的关键 。手物分割 ,沿着展台动线,
与此同时,记录更精细的操作信号,这意味着,也是规模化潜力最大的,
