只有真实世界数据还不够,云亮京东家政阿姨每天上门服务 ,政现都会被完整记录下来。就是把这些真实世界的人类经验,家政等真实业务场景 ,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,手臂和腿部动作捕捉 ,
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 。已与数十家数据企业建立合作,也是具身智能训练中的重要问题。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。身体姿态乃至操作节奏 ,帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ,也能看到遥操作机器人如何采集数据 。
走完这条动线 ,
最终 ,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。现场观众还可以继续看到数据如何被处理、帮助模型理解“人 、系统能够识别并标记出画面中的关键物体、支持按需灵活采买。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。
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。在 100% 数据规模下,经过结构化处理后 ,操作并完成任务。是具身智能模型性能突破的关键。恰恰是机器人理解真实世界、
物流、仿真 、打造“机器人 、在降低真机部署成本的同时 ,具身智能企业可以减少大量真机测试 ,观众还可以亲自参与其中,这些数据不是为了采集而采集 ,京东云会进行去畸变、物和环境是如何共同变化的”。手部动作、从测试结果看,与她一同作业的,动作节奏和操作意图,首先要看人怎么干活 。擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,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。现场大屏也会同步呈现这一过程。第一视角画面会实时同步至展区大屏,再进行自动标注等环节。沿着展台动线 ,
8月19日,手部重建 、这意味着,手物分割,相机姿态估计、物流仓储人员每天拣货 、多样性越强 ,比如 ,商超、状态采集、依托零售、进入仿真训练与评测环节,
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,并支持可信仿真评测。二代设备,观众可以很直观的了解到 ,观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的,策略评估和数据合成。更高效地完成模型训练、让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。人类”的人机数据对齐工具链 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。京东云基于LeRobot具身模型开发平台,并且目前还没有看到明显饱和趋势。可以保留人在真实环境中的视角、工业、模型就越有可能获得持续进化能力。质量越高、扫地时如何判断污渍位置,就是现实世界远比实验室复杂。数据价值要通过模型效果来验证。评测 ,从数据类型来看 ,进行大规模数据扩增,目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ,这些原本就在发生的工作 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、进入模型训练闭环 。光照会变化 ,
具身智能的发展离不开数据。
而人类第一视角实操视频数据 ,体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。2026世界机器人大会正式开幕 ,京东云通过自动标注算法,物品收纳、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。目前 ,这些在实验室里很难完全复现的因素,深度重建、而是直接来自真实业务 。最大的挑战之一,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,她的第一视角实操画面 、本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层、京东推出 JoyAI-Sim ,具身智能数据交易平台则覆盖家庭、力触觉等;中间层包括人类力触数据 、海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ,这些来自真实世界的数据,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活 ,台面整理等任务。京东基于具身智能数据服务体系 ,目前,判断 、在于拥有大量真实场景 。真机任务得分都会持续增长 ,那位家政阿姨和机器人协同作业的画面,操作轨迹和动作序列;经过质量优化和结构化处理 ,而京东正在做的事情,扩增 、
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 ,却是机器人真正落地时必须面对的问题 。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。学习人类如何在真实场景中观察、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。
与此同时 ,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,记录更精细的操作信号 ,真机测评结果超过 π ?.? 等开源 SOTA 模型 。
在数据处理展示区,文本描述 、搬运,这些数据传输至系统之后 ,神经腕带等设备,餐饮、包括精准遥操作 、完成地面清洁、
回到展台现场 ,并最终转化为机器人的实际能力。
京东在这方面的优势,它可以从人类实操视频数据出发,物品摆放没有统一标准,模拟完成一项简单的家务操作。最终会成为机器人学习的“教材” ,JoyEgoCam二代已经支持手部、京东的高质量真实场景数据 ,整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节,
在数据采集体验区 ,数据规模越大、
