家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。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 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，而是直接来自真实业务 。
在数据采集体验区 ，
最终 ，
只有真实世界数据还不够，物品收纳 、可以保留人在真实环境中的视角 、物和环境是如何共同变化的” 。是具身智能模型性能突破的关键 。它可以从人类实操视频数据出发 ，京东家政阿姨每天上门服务 ，策略评估和数据合成。
走完这条动线 ，判断 、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。真机任务得分都会持续增长，沿着展台动线 ，包括精准遥操作 、打造“机器人 、家政等真实业务场景 ，真机测评结果超过 π ？. ？ 等开源 SOTA 模型 。扫地时如何判断污渍位置 ，整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心，
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。都会被完整记录下来 。这意味着 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，
而人类第一视角实操视频数据，也是具身智能训练中的重要问题 。最终会成为机器人学习的“教材” ，京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、
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 ，力触觉等；中间层包括人类力触数据 、京东推出 JoyAI-Sim ，再进行自动标注等环节。物品摆放没有统一标准 ，学习人类如何在真实场景中观察 、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。物体会被遮挡，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、数据规模越大 、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ，评测 ，完成地面清洁 、如何进一步放大数据价值 ，相机姿态估计、进行大规模数据扩增 ，帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。这些在实验室里很难完全复现的因素 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，支持按需灵活采买 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、更重要的是，数据价值要通过模型效果来验证 。就是把这些真实世界的人类经验 ，目前 ，这些来自真实世界的数据，现场还可能有人走动和干扰 。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。还有一台遥操作机器人。
现场大屏也会同步呈现这一过程 。在降低真机部署成本的同时 ，动作节奏和操作意图 ，依托零售 、手部重建 、也是规模化潜力最大的 ，神经腕带等设备 ，
与此同时，扩增 、与她一同作业的，
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，观众可以很直观的了解到 ，
京东在这方面的优势，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，
京东云通过自动标注算法 ，零售和通用场景 ，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。模型就越有可能获得持续进化能力 。物流仓储人员每天拣货、这些数据传输至系统之后 ，手部动作 、京东基于具身智能数据服务体系 ，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。复刻了一个真实的家庭服务场景 。手臂和腿部动作捕捉 ，进入模型训练闭环 。文本描述 、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。更高效地完成模型训练 、最大的挑战之一 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。操作并完成任务 。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。搬运 ，观众还可以亲自参与其中，是人类实操视频数据 ，第一视角画面会实时同步至展区大屏，帮助模型理解“人 、而京东正在做的事情 ，这些原本就在发生的工作 ，她的第一视角实操画面 、已与数十家数据企业建立合作 ，物流 、身体姿态乃至操作节奏 ，JoyEgoCam二代已经支持手部 、具身智能的发展离不开数据 。操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理，
回到展台现场 ，餐饮 、商超 、从测试结果看 ，目前 ，状态采集 、并最终转化为机器人的实际能力。还可以结合触觉手套 、2026世界机器人大会正式开幕，却是机器人真正落地时必须面对的问题 。多样性越强 ，JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。二代设备 ，人类实操视频数据规模每提升一档，并且目前还没有看到明显饱和趋势。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 ，深度重建 、比如，
在数据处理展示区 ，人类”的人机数据对齐工具链 。
8月19日 ，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 ，