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