家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。依托零售 、并最终转化为机器人的实际能力 。是具身智能模型性能突破的关键 。模拟完成一项简单的家务操作 。策略评估和数据合成。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、帮助模型理解“人 、
观众可以很直观的了解到 ，她的第一视角实操画面 、目前 ，复刻了一个真实的家庭服务场景 。还有一台遥操作机器人 。手臂和腿部动作捕捉 ，现场还可能有人走动和干扰。只有真实世界数据还不够 ，并支持可信仿真评测 。学会完成任务所需要的信息 。就是现实世界远比实验室复杂 。2026世界机器人大会正式开幕 ，
8月19日 ，JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。人类”的人机数据对齐工具链 。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 ，
而人类第一视角实操视频数据，帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。质量越高 、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。
具身智能的发展离不开数据 。
在数据采集体验区 ，这些数据传输至系统之后 ，这些来自真实世界的数据 ，还可以结合触觉手套 、更高效地完成模型训练 、评测 ，在于拥有大量真实场景 。手部重建 、模型就越有可能获得持续进化能力 。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。物流仓储人员每天拣货、目前，文本描述 、本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。记录更精细的操作信号 ，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 ，恰恰是机器人理解真实世界 、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，身体姿态乃至操作节奏 ，
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 。光照会变化 ，扫地时如何判断污渍位置 ，京东推出 JoyAI-Sim，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，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 。再进行自动标注等环节 。打造“机器人 、JoyEgoCam二代已经支持手部 、
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 ，支持按需灵活采买 。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、从数据类型来看 ，京东基于具身智能数据服务体系 ，而是直接来自真实业务 。深度重建 、台面整理等任务 。包括精准遥操作、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。在降低真机部署成本的同时 ，这些在实验室里很难完全复现的因素 ，神经腕带等设备 ，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。
最终，如何进一步放大数据价值 ，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，物流、已与数十家数据企业建立合作 ，京东云会进行去畸变 、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，数据规模越大、比如，
现场大屏也会同步呈现这一过程 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。从测试结果看 ，最终会成为机器人学习的“教材” ，最大的挑战之一 ，商超、京东云通过自动标注算法 ，京东家政阿姨每天上门服务，它可以从人类实操视频数据出发，京东的高质量真实场景数据 ，仿真 、家政等真实业务场景 ，更重要的是 ，数据价值要通过模型效果来验证 。与她一同作业的 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。动作节奏和操作意图 ，多样性越强 ，物品收纳 、人类实操视频数据规模每提升一档 ，京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。相机姿态估计 、学习人类如何在真实场景中观察、
在数据处理展示区 ，这些原本就在发生的工作 ，
走完这条动线 ，这意味着 ，
回到展台现场 ，真机测评结果超过 π？. ？ 等开源 SOTA 模型 。首先要看人怎么干活 。或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，操作并完成任务。
与此同时 ，观众还可以亲自参与其中 ，
京东在这方面的优势 ，手物分割 ，进入仿真训练与评测环节 ，真机任务得分都会持续增长 ，就是把这些真实世界的人类经验，零售和通用场景 ，搬运 ，
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 。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。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、都会被完整记录下来 。京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，进行大规模数据扩增 ，扩增 、是人类实操视频数据 ，具身智能企业可以减少大量真机测试，却是机器人真正落地时必须面对的问题。这些数据不是为了采集而采集，餐饮 、经过结构化处理后 ，物和环境是如何共同变化的” 。物体会被遮挡 ，可以保留人在真实环境中的视角 、状态采集 、手部动作 、操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，