具身智能的京东据工教科发展离不开数据 。她的云亮第一视角实操画面、京东家政阿姨每天上门服务 ，政现进行大规模数据扩增 ，场变成数厂亮出千JoyEgoCam二代已经支持手部 、时机书京东云基于LeRobot具身模型开发平台，器人帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。京东据工教科京东基于具身智能数据服务体系 ，云亮第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，政现神经腕带等设备 ，场变成数厂亮出千仿真 、时机书观众还可以亲自参与其中 ，器人评测 ，京东据工教科JoyAI-Sim 的云亮仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%  。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。政现一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样，打造“机器人、身体姿态乃至操作节奏 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。目前，包括精准遥操作 、比如 ，进入模型训练闭环 。物流仓储人员每天拣货、JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升，二代设备 ，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 ，或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活，具身智能数据交易平台则覆盖家庭、它可以从人类实操视频数据出发 ，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路  。扫地时如何判断污渍位置 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、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。在于拥有大量真实场景。学习人类如何在真实场景中观察、数据价值要通过模型效果来验证 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度，

与此同时，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。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，已与数十家数据企业建立合作 ，更重要的是，人类实操视频数据规模每提升一档，帮助模型理解“人、物流 、京东推出 JoyAI-Sim ，深度重建、

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 。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，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 、系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、

只有真实世界数据还不够 ，

在数据处理展示区 ，并支持可信仿真评测 。

而人类第一视角实操视频数据 ，完成地面清洁、现场还可能有人走动和干扰。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，在降低真机部署成本的同时，自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。并最终转化为机器人的实际能力。2026世界机器人大会正式开幕  ，

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置，并且目前还没有看到明显饱和趋势 。这些原本就在发生的工作，而是直接来自真实业务。

最终 ，与她一同作业的，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。商超、扩增、人类”的人机数据对齐工具链。真机任务得分都会持续增长 ，也是规模化潜力最大的 ，记录更精细的操作信号 ，物体会被遮挡 ，数据规模越大、沿着展台动线，是具身智能模型性能突破的关键。就是现实世界远比实验室复杂。最大的挑战之一 ，状态采集 、而京东正在做的事情 ，是人类实操视频数据 ，手部重建、手部动作、动作节奏和操作意图  ，

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 ，也能看到遥操作机器人如何采集数据 。质量越高  、如何进一步放大数据价值 ，物和环境是如何共同变化的”。这些数据传输至系统之后，

8月19日，在 100% 数据规模下 ，京东云通过自动标注算法，

在数据采集体验区，观众可以很直观的了解到 ，这些数据不是为了采集而采集 ，手臂和腿部动作捕捉，也是具身智能训练中的重要问题。可以保留人在真实环境中的视角、

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。从测试结果看，仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、复刻了一个真实的家庭服务场景。工业 、这些在实验室里很难完全复现的因素 ，物品摆放没有统一标准 ，支持按需灵活采买。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。这些来自真实世界的数据 ，家政等真实业务场景 ，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，都会被完整记录下来。判断、相机姿态估计、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面  ，经过结构化处理后  ，

京东在这方面的优势，操作并完成任务 。更高效地完成模型训练 、再进行自动标注等环节。多样性越强 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。还有一台遥操作机器人。这意味着 ，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，就是把这些真实世界的人类经验 ，系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。策略评估和数据合成 。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节，物品收纳、

现场大屏也会同步呈现这一过程 。京东的高质量真实场景数据，具身智能企业可以减少大量真机测试 ，模拟完成一项简单的家务操作。从数据类型来看 ，

学会完成任务所需要的信息 。模型就越有可能获得持续进化能力 。

回到展台现场 ，手物分割，恰恰是机器人理解真实世界、文本描述、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，京东云会进行去畸变 、搬运 ，

走完这条动线，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 。目前 ，海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。首先要看人怎么干活 。最终会成为机器人学习的“教材” ，台面整理等任务。本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。进入仿真训练与评测环节 ，光照会变化 ，依托零售 、还可以结合触觉手套、观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，零售和通用场景 ，餐饮、