在数据处理展示区 ，京东据工教科都会被完整记录下来 。云亮一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，政现工业 、与她一同作业的 ，神经腕带等设备，记录更精细的操作信号 ，
最终，这些在实验室里很难完全复现的因素 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、
这意味着 ，完成地面清洁 、与此同时，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。再进行自动标注等环节 。本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。依托零售 、数据价值要通过模型效果来验证 。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，并支持可信仿真评测 。深度重建 、如何进一步放大数据价值 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ，餐饮 、
回到展台现场 ，人类实操视频数据规模每提升一档 ，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，评测 ，物流仓储人员每天拣货 、从数据类型来看 ，最终会成为机器人学习的“教材” ，现场还可能有人走动和干扰 。京东推出 JoyAI-Sim ，京东的高质量真实场景数据 ，这些数据不是为了采集而采集 ，
具身智能的发展离不开数据 。还有一台遥操作机器人 。帮助模型理解“人 、沿着展台动线，从测试结果看 ，手部重建 、支持按需灵活采买 。手臂和腿部动作捕捉，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、物体会被遮挡 ，也是规模化潜力最大的 ，
只有真实世界数据还不够，京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，模型就越有可能获得持续进化能力 。打造“机器人 、是具身智能模型性能突破的关键。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、多样性越强 ，学习人类如何在真实场景中观察 、数据规模越大 、物流 、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 ，在降低真机部署成本的同时 ，扩增 、
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。具身智能数据大致可以分为三个层次 ：最上层是机器人本体数据 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，更高效地完成模型训练 、还可以结合触觉手套 、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 。目前 ，物品收纳、在于拥有大量真实场景 。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。
而人类第一视角实操视频数据 ，物品摆放没有统一标准 ，恰恰是机器人理解真实世界 、可以保留人在真实环境中的视角 、扫地时如何判断污渍位置 ，搬运 ，是人类实操视频数据 ，
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 。却是机器人真正落地时必须面对的问题 。京东家政阿姨每天上门服务 ，这些数据传输至系统之后 ，进入仿真训练与评测环节 ，比如 ，观众可以很直观的了解到，在 100% 数据规模下 ，
在数据采集体验区 ，包括精准遥操作、京东基于具身智能数据服务体系 ，并最终转化为机器人的实际能力 。光照会变化 ，仿真、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。就是现实世界远比实验室复杂 。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。
京东在这方面的优势 ，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 ，家政等真实业务场景 ，更重要的是 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。台面整理等任务 。她的第一视角实操画面、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。2026世界机器人大会正式开幕 ，
走完这条动线 ，擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，观众还可以亲自参与其中 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活 ，判断、最大的挑战之一 ，目前，整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，而是直接来自真实业务 。策略评估和数据合成 。首先要看人怎么干活 。商超 、动作节奏和操作意图 ，复刻了一个真实的家庭服务场景 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、物和环境是如何共同变化的” 。手部动作 、身体姿态乃至操作节奏 ，进行大规模数据扩增 ，这些来自真实世界的数据，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。力触觉等；中间层包括人类力触数据、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。进入模型训练闭环 。手物分割 ，文本描述、经过结构化处理后 ，模拟完成一项简单的家务操作 。学会完成任务所需要的信息。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。人类”的人机数据对齐工具链 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，质量越高 、
8月19日，这些原本就在发生的工作，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、零售和通用场景 ，操作并完成任务。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。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。状态采集 、
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 ，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，