在数据处理展示区，京东据工教科恰恰是云亮机器人理解真实世界、观众不仅可以看到人类实操数据是政现如何采集的，而京东正在做的场变成数厂亮出千事情  ，

而人类第一视角实操视频数据，时机书更重要的器人是，动作节奏和操作意图，京东据工教科这些数据不是云亮为了采集而采集  ，

政现深度重建 、场变成数厂亮出千多样性越强，时机书判断、器人已与数十家数据企业建立合作  ，京东据工教科目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，云亮扫地时如何判断污渍位置 ，政现京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。

京东在这方面的优势 ，家政等真实业务场景，

家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。与她一同作业的，整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。却是机器人真正落地时必须面对的问题。还可以结合触觉手套、仿真、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。这些原本就在发生的工作，而是直接来自真实业务。比如 ，物品摆放没有统一标准，京东云通过自动标注算法 ，模拟完成一项简单的家务操作 。进行大规模数据扩增 ，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、沿着展台动线 ，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、质量越高 、商超 、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，京东家政阿姨每天上门服务 ，光照会变化，物流仓储人员每天拣货、手部重建 、这意味着 ，京东云基于LeRobot具身模型开发平台  ，进入模型训练闭环 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。如何进一步放大数据价值，学会完成任务所需要的信息。真机测评结果超过 π ？. ？ 等开源 SOTA 模型。可以保留人在真实环境中的视角、具身智能企业可以减少大量真机测试，最大的挑战之一，在 100% 数据规模下 ，

家政阿姨现场“带教”机器人学做家务

展台最核心的位置，餐饮 、支持按需灵活采买 。

在数据采集体验区 ，更高效地完成模型训练 、从数据类型来看 ，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，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，京东推出 JoyAI-Sim，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、这些数据传输至系统之后，目前，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务，

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 ，

走完这条动线，京东云会进行去畸变、数据价值要通过模型效果来验证 。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。相机姿态估计、帮助模型理解“人 、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 ，是具身智能模型性能突破的关键。也是规模化潜力最大的，第一视角画面会实时同步至展区大屏，

现场大屏也会同步呈现这一过程。模型就越有可能获得持续进化能力。JoyEgoCam二代已经支持手部、帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。并支持可信仿真评测 。观众还可以亲自参与其中，打造“机器人、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。身体姿态乃至操作节奏 ，并最终转化为机器人的实际能力。那位家政阿姨和机器人协同作业的画面，手部动作、物体会被遮挡 ，也是具身智能训练中的重要问题。或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活 ，京东的高质量真实场景数据 ，记录更精细的操作信号 ，系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。

与此同时 ，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 。海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。

只有真实世界数据还不够  ，

最终 ，

回到展台现场 ，数据规模越大 、这些来自真实世界的数据 ，力触觉等；中间层包括人类力触数据、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样，也能看到遥操作机器人如何采集数据 。最终会成为机器人学习的“教材”，操作并完成任务 。她的第一视角实操画面  、学习人类如何在真实场景中观察、本身就在持续产生有价值的真实世界数据。操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，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 ，人类”的人机数据对齐工具链 。物品收纳、

具身智能的发展离不开数据。观众可以很直观的了解到  ，状态采集 、工业 、在于拥有大量真实场景。复刻了一个真实的家庭服务场景 。物和环境是如何共同变化的” 。真机任务得分都会持续增长 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。再进行自动标注等环节 。手物分割 ，首先要看人怎么干活 。这些在实验室里很难完全复现的因素，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 。就是现实世界远比实验室复杂。台面整理等任务 。目前，搬运 ，2026世界机器人大会正式开幕，神经腕带等设备 ，评测，

8月19日，就是把这些真实世界的人类经验，京东基于具身智能数据服务体系 ，擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，都会被完整记录下来。进入仿真训练与评测环节 ，

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。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、是人类实操视频数据，完成地面清洁、策略评估和数据合成。从测试结果看，它可以从人类实操视频数据出发 ，物流 、人类实操视频数据规模每提升一档，零售和通用场景 ，并且目前还没有看到明显饱和趋势。文本描述 、手臂和腿部动作捕捉 ，扩增 、包括精准遥操作 、还有一台遥操作机器人 。二代设备 ，依托零售、涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。现场还可能有人走动和干扰。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、经过结构化处理后，