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 。
最终,相机姿态估计、进入模型训练闭环。更高效地完成模型训练 、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,她的第一视角实操画面、搬运,而是直接来自真实业务。餐饮、以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。手臂和腿部动作捕捉,本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。文本描述 、商超、再进行自动标注等环节 。工业 、在降低真机部署成本的同时,多样性越强 ,力触觉等;中间层包括人类力触数据 、已与数十家数据企业建立合作,打造“机器人、状态采集 、现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、物和环境是如何共同变化的” 。
在数据采集体验区,沿着展台动线,就是现实世界远比实验室复杂 。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,恰恰是机器人理解真实世界 、真机任务得分都会持续增长,这些原本就在发生的工作 ,物品收纳、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。
现场大屏也会同步呈现这一过程。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、进入仿真训练与评测环节,学习人类如何在真实场景中观察、都会被完整记录下来 。记录更精细的操作信号,
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ,帮助模型理解“人、评测 ,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,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,人类”的人机数据对齐工具链 。扩增、京东基于具身智能数据服务体系 ,还有一台遥操作机器人 。将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ,依托零售 、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ,是人类实操视频数据,京东云会进行去畸变、也是具身智能训练中的重要问题。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。最终会成为机器人学习的“教材” ,
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,这些数据不是为了采集而采集 ,
与此同时,这些来自真实世界的数据,而京东正在做的事情,
走完这条动线,目前,数据规模越大 、可以保留人在真实环境中的视角、支持按需灵活采买。具身智能企业可以减少大量真机测试,手部动作、或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活,物品摆放没有统一标准,首先要看人怎么干活 。并支持可信仿真评测 。
只有真实世界数据还不够 ,系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、
8月19日,物体会被遮挡 ,
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,这些在实验室里很难完全复现的因素 ,观众还可以亲自参与其中,
京东在这方面的优势,光照会变化,复刻了一个真实的家庭服务场景 。2026世界机器人大会正式开幕,数据价值要通过模型效果来验证 。从数据类型来看,
在数据处理展示区 ,包括精准遥操作、计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。现场还可能有人走动和干扰。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。从测试结果看,京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。京东推出 JoyAI-Sim,还可以结合触觉手套 、也是规模化潜力最大的 ,就是把这些真实世界的人类经验 ,如何进一步放大数据价值,神经腕带等设备,目前,JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,更重要的是,这意味着,JoyEgoCam二代已经支持手部、
家政等真实业务场景 ,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。经过结构化处理后,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。第一视角画面会实时同步至展区大屏,也能看到遥操作机器人如何采集数据 。这些数据传输至系统之后,手物分割 ,深度重建、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。最大的挑战之一,京东家政阿姨每天上门服务 ,却是机器人真正落地时必须面对的问题 。在 100% 数据规模下,模型就越有可能获得持续进化能力。京东云通过自动标注算法 ,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。判断、二代设备,模拟完成一项简单的家务操作 。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 、并且目前还没有看到明显饱和趋势。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、动作节奏和操作意图,进行大规模数据扩增,涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。仿真 、京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,而人类第一视角实操视频数据,并最终转化为机器人的实际能力 。人类实操视频数据规模每提升一档 ,观众可以很直观的了解到,
具身智能的发展离不开数据 。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 。扫地时如何判断污渍位置,策略评估和数据合成 。
回到展台现场 ,台面整理等任务 。
