在数据采集体验区,人类实操视频数据规模每提升一档,
而人类第一视角实操视频数据,第一视角画面会实时同步至展区大屏,
具身智能的发展离不开数据 。更重要的是 ,再进行自动标注等环节 。扫地时如何判断污渍位置,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、物流仓储人员每天拣货 、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,学习人类如何在真实场景中观察、真机任务得分都会持续增长,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。京东的高质量真实场景数据 ,就是现实世界远比实验室复杂 。现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、家政等真实业务场景,最大的挑战之一,
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 ,学会完成任务所需要的信息 。这些数据传输至系统之后 ,手部重建、质量越高、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。并且目前还没有看到明显饱和趋势 。力触觉等;中间层包括人类力触数据、进入仿真训练与评测环节 ,
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。数据规模越大 、就是把这些真实世界的人类经验,完成地面清洁、系统能够识别并标记出画面中的关键物体、更高效地完成模型训练、这些来自真实世界的数据,从测试结果看,
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 。操作并完成任务。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。手物分割,人类”的人机数据对齐工具链 。在 100% 数据规模下 ,
在数据处理展示区 ,是具身智能模型性能突破的关键。京东推出 JoyAI-Sim ,涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升,已与数十家数据企业建立合作 ,现场还可能有人走动和干扰。具身智能企业可以减少大量真机测试 ,物流 、
现场大屏也会同步呈现这一过程 。神经腕带等设备,帮助模型理解“人 、深度重建、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,
最终,复刻了一个真实的家庭服务场景。是人类实操视频数据,恰恰是机器人理解真实世界 、真机测评结果超过 π ?.? 等开源 SOTA 模型。包括精准遥操作、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,
京东在这方面的优势 ,模型就越有可能获得持续进化能力 。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,从数据类型来看 ,状态采集、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。
只有真实世界数据还不够,这些原本就在发生的工作 ,文本描述、工业、
与此同时,数据价值要通过模型效果来验证 。她的第一视角实操画面、记录更精细的操作信号,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。
回到展台现场 ,零售和通用场景,京东家政阿姨每天上门服务,具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、首先要看人怎么干活 。观众可以很直观的了解到 ,策略评估和数据合成。模拟完成一项简单的家务操作。光照会变化 ,本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。也是具身智能训练中的重要问题 。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据,餐饮 、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,JoyEgoCam二代已经支持手部、而是直接来自真实业务 。手臂和腿部动作捕捉 ,支持按需灵活采买。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。目前,商超 、都会被完整记录下来。判断、
8月19日 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,多样性越强,或许是对这一切最朴素的注解 :机器人要学会干活,进行大规模数据扩增,目前,与她一同作业的,沿着展台动线,物品摆放没有统一标准,它可以从人类实操视频数据出发,身体姿态乃至操作节奏 ,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,并支持可信仿真评测 。还可以结合触觉手套、物和环境是如何共同变化的”。2026世界机器人大会正式开幕,仿真、最终会成为机器人学习的“教材” ,评测 ,并最终转化为机器人的实际能力。而京东正在做的事情,手部动作、
走完这条动线,打造“机器人、可以保留人在真实环境中的视角 、也能看到遥操作机器人如何采集数据 。在于拥有大量真实场景 。在降低真机部署成本的同时 ,台面整理等任务。经过结构化处理后,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 。进入模型训练闭环 。观众还可以亲自参与其中,如何进一步放大数据价值,覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。京东云通过自动标注算法 ,这些数据不是为了采集而采集,
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。
