回到展台现场,台面整理等任务 。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,也能看到遥操作机器人如何采集数据。判断 、覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。策略评估和数据合成 。进入模型训练闭环。2026世界机器人大会正式开幕,再进行自动标注等环节。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,记录更精细的操作信号,工业、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。现场还可能有人走动和干扰 。数据价值要通过模型效果来验证。帮助模型理解“人、而是直接来自真实业务。已与数十家数据企业建立合作,家政等真实业务场景,零售和通用场景,京东基于具身智能数据服务体系 ,让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、神经腕带等设备,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。现场观众还可以继续看到数据如何被处理、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,多样性越强,京东的高质量真实场景数据,京东云通过自动标注算法,文本描述、或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活 ,首先要看人怎么干活 。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。完成地面清洁、光照会变化 ,真机任务得分都会持续增长,可以保留人在真实环境中的视角、餐饮、经过结构化处理后,二代设备,这些来自真实世界的数据,数据规模越大 、比如 ,仿真、京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,京东云会进行去畸变、包括精准遥操作、状态采集、
与此同时 ,
京东在这方面的优势 ,
只有真实世界数据还不够 ,真机测评结果超过 π ?.? 等开源 SOTA 模型。操作并完成任务。打造“机器人 、这些数据传输至系统之后,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理,从数据类型来看,JoyEgoCam二代已经支持手部 、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。物品收纳、在 100% 数据规模下,观众可以很直观的了解到,还有一台遥操作机器人。质量越高、具身智能企业可以减少大量真机测试,也是规模化潜力最大的,力触觉等;中间层包括人类力触数据 、人类实操视频数据规模每提升一档,扩增 、海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。
在数据采集体验区,手臂和腿部动作捕捉,第一视角画面会实时同步至展区大屏 ,最终会成为机器人学习的“教材”,支持按需灵活采买 。它可以从人类实操视频数据出发,还可以结合触觉手套 、计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。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 ,更重要的是 ,
在数据处理展示区,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。扫地时如何判断污渍位置 ,身体姿态乃至操作节奏,手部重建、
走完这条动线,相机姿态估计 、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。动作节奏和操作意图 ,目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,是人类实操视频数据,深度重建 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,却是机器人真正落地时必须面对的问题。学会完成任务所需要的信息 。这些在实验室里很难完全复现的因素,更高效地完成模型训练、以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。就是现实世界远比实验室复杂。模型就越有可能获得持续进化能力。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,
现场大屏也会同步呈现这一过程 。这些原本就在发生的工作 ,
最终 ,本身就在持续产生有价值的真实世界数据。京东家政阿姨每天上门服务,
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,
具身智能的发展离不开数据 。物品摆放没有统一标准,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,
8月19日 ,也是具身智能训练中的重要问题。人类”的人机数据对齐工具链。
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,手部动作 、物流仓储人员每天拣货、并最终转化为机器人的实际能力 。系统能够识别并标记出画面中的关键物体、而京东正在做的事情,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、观众还可以亲自参与其中 ,
而人类第一视角实操视频数据,学习人类如何在真实场景中观察 、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。沿着展台动线,在于拥有大量真实场景。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。恰恰是机器人理解真实世界 、复刻了一个真实的家庭服务场景 。进行大规模数据扩增,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,评测,从测试结果看 ,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。是具身智能模型性能突破的关键 。与她一同作业的 ,
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” 。
