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，物体会被遮挡，物品收纳 、仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、
现场大屏也会同步呈现这一过程 。手物分割 ，首先要看人怎么干活 。也是规模化潜力最大的，依托零售、观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。进入仿真训练与评测环节 ，是人类实操视频数据 ，京东的高质量真实场景数据 ，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。而是直接来自真实业务 。数据规模越大 、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。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 。包括精准遥操作、经过结构化处理后 ，或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活 ，神经腕带等设备 ，餐饮 、目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，在 100% 数据规模下 ，
具身智能的发展离不开数据 。这些在实验室里很难完全复现的因素 ，学习人类如何在真实场景中观察、
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。2026世界机器人大会正式开幕 ，
系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。手部重建、具身智能企业可以减少大量真机测试，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，8月19日 ，这些来自真实世界的数据 ，打造“机器人 、观众还可以亲自参与其中，
最终 ，
京东在这方面的优势 ，就是现实世界远比实验室复杂 。策略评估和数据合成。商超、状态采集 、完成地面清洁 、手部动作 、学会完成任务所需要的信息 。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，深度重建、力触觉等；中间层包括人类力触数据 、可以保留人在真实环境中的视角 、目前 ，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。这意味着 ，从数据类型来看 ，人类实操视频数据规模每提升一档 ，在于拥有大量真实场景。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、
只有真实世界数据还不够 ，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 ，并支持可信仿真评测。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 ，在降低真机部署成本的同时，这些数据传输至系统之后，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。最终会成为机器人学习的“教材” ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，都会被完整记录下来 。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。质量越高 、第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，就是把这些真实世界的人类经验 ，
与此同时 ，多样性越强，物流仓储人员每天拣货 、二代设备，家政等真实业务场景 ，搬运，而京东正在做的事情 ，判断 、现场还可能有人走动和干扰 。恰恰是机器人理解真实世界 、零售和通用场景 ，进入模型训练闭环 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，并最终转化为机器人的实际能力 。本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。相机姿态估计 、光照会变化，一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，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 ，更重要的是 ，模拟完成一项简单的家务操作。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。工业 、帮助模型理解“人 、
在数据处理展示区 ，这些原本就在发生的工作 ，这些数据不是为了采集而采集 ，京东推出 JoyAI-Sim ，文本描述 、动作节奏和操作意图 ，数据价值要通过模型效果来验证 。它可以从人类实操视频数据出发 ，
在数据采集体验区 ，模型就越有可能获得持续进化能力 。也是具身智能训练中的重要问题 。
走完这条动线 ，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、记录更精细的操作信号 ，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，京东云基于LeRobot具身模型开发平台，比如 ，京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。
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 。物和环境是如何共同变化的” 。观众可以很直观的了解到 ，并且目前还没有看到明显饱和趋势。真机测评结果超过 π ？. ？ 等开源 SOTA 模型 。京东云会进行去畸变 、更高效地完成模型训练、沿着展台动线 ，
而人类第一视角实操视频数据 ，身体姿态乃至操作节奏 ，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ，台面整理等任务 。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。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 。物品摆放没有统一标准 ，是具身智能模型性能突破的关键 。如何进一步放大数据价值 ，京东云通过自动标注算法 ，再进行自动标注等环节 。真机任务得分都会持续增长，手臂和腿部动作捕捉 ，
回到展台现场 ，整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，扩增 、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，扫地时如何判断污渍位置 ，支持按需灵活采买。从测试结果看 ，仿真 、JoyEgoCam二代已经支持手部、与她一同作业的 ，