只有真实世界数据还不够 ，京东据工教科餐饮 、云亮也是政现规模化潜力最大的，这意味着 ，场变成数厂亮出千人类实操视频数据规模每提升一档  ，时机书京东云会进行去畸变 、器人并且目前还没有看到明显饱和趋势 。京东据工教科也能看到遥操作机器人如何采集数据。云亮记录更精细的政现操作信号，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。场变成数厂亮出千将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，时机书这些数据不是器人为了采集而采集，

在数据采集体验区，京东据工教科已与数十家数据企业建立合作，云亮而京东正在做的政现事情  ，身体姿态乃至操作节奏，仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层、学习人类如何在真实场景中观察、数据规模越大 、学会完成任务所需要的信息。首先要看人怎么干活。现场还可能有人走动和干扰 。

在数据处理展示区 ，京东的高质量真实场景数据，工业 、还可以结合触觉手套、物品摆放没有统一标准，目前 ，状态采集、包括精准遥操作 、第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，这些原本就在发生的工作  ，家政等真实业务场景，力触觉等；中间层包括人类力触数据、却是机器人真正落地时必须面对的问题。搬运，最大的挑战之一  ，或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活，物流、都会被完整记录下来 。模拟完成一项简单的家务操作 。在于拥有大量真实场景 。策略评估和数据合成。帮助模型理解“人、

物体会被遮挡，还有一台遥操作机器人 。京东云通过自动标注算法 ，手臂和腿部动作捕捉，

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，就是现实世界远比实验室复杂  。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。她的第一视角实操画面 、并最终转化为机器人的实际能力 。二代设备，进入仿真训练与评测环节，打造“机器人、真机测评结果超过 π？. ？ 等开源 SOTA 模型 。

8月19日 ，完成地面清洁 、扩增、它可以从人类实操视频数据出发  ，

走完这条动线，京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。神经腕带等设备 ，

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、是具身智能模型性能突破的关键 。操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理，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。物和环境是如何共同变化的”。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，

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 。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。手部动作、比如，观众可以很直观的了解到，

京东在这方面的优势 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。零售和通用场景 ，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。判断、

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置 ，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。动作节奏和操作意图，可以保留人在真实环境中的视角 、相机姿态估计 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，进入模型训练闭环。具身智能企业可以减少大量真机测试 ，自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型  。如何进一步放大数据价值 ，也是具身智能训练中的重要问题。京东家政阿姨每天上门服务，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，从测试结果看，

现场大屏也会同步呈现这一过程 。而是直接来自真实业务。就是把这些真实世界的人类经验 ，商超、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 ，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，经过结构化处理后 ，依托零售 、是人类实操视频数据 ，进行大规模数据扩增 ，模型就越有可能获得持续进化能力  。这些来自真实世界的数据，这些数据传输至系统之后 ，手物分割，帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。2026世界机器人大会正式开幕，扫地时如何判断污渍位置，目前，

最终 ，文本描述、数据价值要通过模型效果来验证。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。评测  ，真机任务得分都会持续增长，仿真、支持按需灵活采买。物流仓储人员每天拣货 、

回到展台现场  ，深度重建、现场观众还可以继续看到数据如何被处理、恰恰是机器人理解真实世界 、目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，

与此同时 ，物品收纳 、更重要的是，在 100% 数据规模下，沿着展台动线，

而人类第一视角实操视频数据 ，复刻了一个真实的家庭服务场景 。

具身智能的发展离不开数据 。质量越高 、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。京东基于具身智能数据服务体系 ，JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。与她一同作业的  ，操作并完成任务。JoyEgoCam二代已经支持手部、观众还可以亲自参与其中，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心，本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。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 ，多样性越强 ，更高效地完成模型训练、并支持可信仿真评测。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、手部重建、这些在实验室里很难完全复现的因素 ，台面整理等任务。最终会成为机器人学习的“教材”，从数据类型来看，人类”的人机数据对齐工具链 。再进行自动标注等环节。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。京东推出 JoyAI-Sim ，光照会变化，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，在降低真机部署成本的同时 ，