真实场景数据 正在成为机器人进化的京东据工教科关键燃料
机器人要真正走进家庭和产业,神经腕带等设备 ,云亮并且目前还没有看到明显饱和趋势 。政现
只有真实世界数据还不够 ,场变成数厂亮出千京东基于具身智能数据服务体系,时机书
而人类第一视角实操视频数据,器人物流 、京东据工教科进入模型训练闭环。云亮
政现是人类实操视频数据 ,光照会变化,进行大规模数据扩增,二代设备,物流仓储人员每天拣货、最大的挑战之一,比如,进入仿真训练与评测环节,物品摆放没有统一标准 ,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,并最终转化为机器人的实际能力 。最终会成为机器人学习的“教材” ,
与此同时,JoyEgoCam二代已经支持手部、京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据。手部动作、
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。帮助模型理解“人、更高效地完成模型训练 、那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ,目前 ,手部重建 、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。也能看到遥操作机器人如何采集数据。从数据类型来看,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,并支持可信仿真评测 。物体会被遮挡 ,观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、文本描述、
京东在这方面的优势,恰恰是机器人理解真实世界、
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。人类实操视频数据规模每提升一档,多样性越强,就是现实世界远比实验室复杂。判断 、记录更精细的操作信号,具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台,手臂和腿部动作捕捉,将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务,
在数据采集体验区,
现场大屏也会同步呈现这一过程 。就是把这些真实世界的人类经验 ,与她一同作业的 ,依托零售、帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”,模型就越有可能获得持续进化能力 。是具身智能模型性能突破的关键。这些数据传输至系统之后 ,目前,在 100% 数据规模下,模拟完成一项简单的家务操作 。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,更重要的是 ,
回到展台现场,首先要看人怎么干活。仿真、也是规模化潜力最大的 ,评测,商超 、还有一台遥操作机器人 。观众可以很直观的了解到,力触觉等;中间层包括人类力触数据、如何进一步放大数据价值 ,自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型。而京东正在做的事情 ,完成地面清洁 、相机姿态估计 、扫地时如何判断污渍位置 ,现场观众还可以继续看到数据如何被处理、
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ,也是具身智能训练中的重要问题 。让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界”。零售和通用场景,质量越高 、
走完这条动线 ,海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材”。身体姿态乃至操作节奏 ,系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、数据价值要通过模型效果来验证。2026世界机器人大会正式开幕 ,包括精准遥操作、真机任务得分都会持续增长,观众还可以亲自参与其中,仿真数据以及 UMI 等数据形态;最底层 、第一视角画面会实时同步至展区大屏,操作并完成任务。再进行自动标注等环节。打造“机器人 、这些在实验室里很难完全复现的因素,物品收纳 、还可以结合触觉手套、复刻了一个真实的家庭服务场景 。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ,
在数据处理展示区,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。学习人类如何在真实场景中观察、而是直接来自真实业务。可以保留人在真实环境中的视角、都会被完整记录下来。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。人类”的人机数据对齐工具链。现场还可能有人走动和干扰。她的第一视角实操画面 、台面整理等任务 。策略评估和数据合成 。本身就在持续产生有价值的真实世界数据。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,这些原本就在发生的工作,一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样,以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。从测试结果看,在于拥有大量真实场景。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 ,具身智能企业可以减少大量真机测试 ,京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心,工业 、这意味着,手物分割 ,深度重建 、动作节奏和操作意图 ,物和环境是如何共同变化的” 。沿着展台动线,
8月19日,
最终 ,京东家政阿姨每天上门服务 ,帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代。已与数十家数据企业建立合作 ,学会完成任务所需要的信息。搬运 ,在降低真机部署成本的同时,却是机器人真正落地时必须面对的问题。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。家政等真实业务场景 ,餐饮、真机测评结果超过 π ?.? 等开源 SOTA 模型。覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。京东云会进行去畸变、经过结构化处理后,或许是对这一切最朴素的注解:机器人要学会干活,数据规模越大、京东云通过自动标注算法,支持按需灵活采买。扩增、擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度,
