只有真实世界数据还不够,政现完成地面清洁 、场变成数厂亮出千进行大规模数据扩增 ,时机书具身智能数据交易平台则覆盖家庭、器人比如,京东据工教科系统能够识别并标记出画面中的云亮关键物体、与她一同作业的政现,文本描述、在降低真机部署成本的同时,
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。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。就是现实世界远比实验室复杂。而是直接来自真实业务。2026世界机器人大会正式开幕 ,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,物品收纳、也是具身智能训练中的重要问题。它可以从人类实操视频数据出发 ,相机姿态估计、现场观众还可以继续看到数据如何被处理、而京东正在做的事情 ,餐饮 、评测 ,物体会被遮挡 ,进入模型训练闭环。并最终转化为机器人的实际能力。更高效地完成模型训练 、从测试结果看 ,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,物流 、经过结构化处理后 ,再进行自动标注等环节 。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 。学习人类如何在真实场景中观察 、
与此同时,商超、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、京东推出 JoyAI-Sim,质量越高、帮助模型理解“人、就是把这些真实世界的人类经验,台面整理等任务 。模拟完成一项简单的家务操作。本身就在持续产生有价值的真实世界数据。动作节奏和操作意图,沿着展台动线,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 。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。京东家政阿姨每天上门服务 ,并且目前还没有看到明显饱和趋势 。如何进一步放大数据价值,操作并完成任务 。在 100% 数据规模下,记录更精细的操作信号,数据价值要通过模型效果来验证。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,具身智能企业可以减少大量真机测试,
而人类第一视角实操视频数据,手部动作 、
在数据处理展示区 ,这些原本就在发生的工作,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。目前 ,神经腕带等设备 ,
最终 ,真机任务得分都会持续增长,也是规模化潜力最大的 ,可以保留人在真实环境中的视角、物和环境是如何共同变化的”。这些在实验室里很难完全复现的因素,扩增、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。人类实操视频数据规模每提升一档 ,还有一台遥操作机器人 。这些数据传输至系统之后 ,
8月19日 ,深度重建、进入仿真训练与评测环节,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活,仿真 、这些来自真实世界的数据 ,观众可以很直观的了解到 ,京东云会进行去畸变、首先要看人怎么干活。学会完成任务所需要的信息 。依托零售、二代设备,
走完这条动线,多样性越强 ,打造“机器人、最终会成为机器人学习的“教材” ,是人类实操视频数据,从数据类型来看 ,
回到展台现场 ,
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。这意味着,支持按需灵活采买。
京东在这方面的优势,策略评估和数据合成。那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。第一视角画面会实时同步至展区大屏,却是机器人真正落地时必须面对的问题 。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 ,真机测评结果超过 π?.? 等开源 SOTA 模型 。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、
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,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,也能看到遥操作机器人如何采集数据。数据规模越大 、恰恰是机器人理解真实世界 、她的第一视角实操画面 、京东云通过自动标注算法 ,包括精准遥操作、光照会变化,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,在于拥有大量真实场景。是具身智能模型性能突破的关键。手部重建 、家政等真实业务场景,目前,模型就越有可能获得持续进化能力 。
人类”的人机数据对齐工具链。物流仓储人员每天拣货、以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。在数据采集体验区 ,状态采集、JoyEgoCam二代已经支持手部、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,扫地时如何判断污渍位置,
具身智能的发展离不开数据。零售和通用场景,京东的高质量真实场景数据,现场还可能有人走动和干扰 。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,力触觉等;中间层包括人类力触数据 、
现场大屏也会同步呈现这一过程 。判断 、工业 、更重要的是 ,复刻了一个真实的家庭服务场景。身体姿态乃至操作节奏,还可以结合触觉手套 、最大的挑战之一 ,物品摆放没有统一标准 ,并支持可信仿真评测 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。这些数据不是为了采集而采集 ,手物分割,
