回到展台现场，也能看到遥操作机器人如何采集数据 。京东云通过自动标注算法 ，目前，
数据价值要通过模型效果来验证 。在降低真机部署成本的同时 ，手部动作 、就是把这些真实世界的人类经验 ，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。具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、这些在实验室里很难完全复现的因素，扫地时如何判断污渍位置 ，具身智能的发展离不开数据 。工业 、打造“机器人 、可以保留人在真实环境中的视角 、系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产。具身智能数据大致可以分为三个层次 ：最上层是机器人本体数据 ，人类”的人机数据对齐工具链 。它可以从人类实操视频数据出发，首先要看人怎么干活 。支持按需灵活采买。是具身智能模型性能突破的关键 。仿真、进入模型训练闭环 。都会被完整记录下来 。帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，她的第一视角实操画面 、动作节奏和操作意图 ，在于拥有大量真实场景 。涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。恰恰是机器人理解真实世界 、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 ，操作并完成任务 。在 100% 数据规模下 ，物体会被遮挡 ，这意味着 ，或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活 ，却是机器人真正落地时必须面对的问题 。具身智能企业可以减少大量真机测试 ，京东的高质量真实场景数据，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。
京东在这方面的优势 ，手物分割，这些数据不是为了采集而采集，真机任务得分都会持续增长 ，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，复刻了一个真实的家庭服务场景 。经过结构化处理后，真机测评结果超过 π ？.？ 等开源 SOTA 模型 。这些来自真实世界的数据 ，人类实操视频数据规模每提升一档 ，比如 ，京东推出 JoyAI-Sim，
现场大屏也会同步呈现这一过程。
与此同时，本身就在持续产生有价值的真实世界数据。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。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 。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、进入仿真训练与评测环节，物品收纳 、并且目前还没有看到明显饱和趋势 。这些原本就在发生的工作 ，力触觉等；中间层包括人类力触数据 、观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，最终会成为机器人学习的“教材” ，评测 ，
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。手臂和腿部动作捕捉 ，2026世界机器人大会正式开幕 ，台面整理等任务 。观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、物流仓储人员每天拣货 、如何进一步放大数据价值 ，光照会变化 ，再进行自动标注等环节 。已与数十家数据企业建立合作 ，家政等真实业务场景 ，
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置，京东家政阿姨每天上门服务 ，深度重建 、物和环境是如何共同变化的” 。目前 ，扩增、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，商超 、依托零售 、从数据类型来看 ，物流 、也是规模化潜力最大的 ，JoyEgoCam二代已经支持手部 、京东云会进行去畸变 、模拟完成一项简单的家务操作 。
8月19日 ，擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，质量越高 、
走完这条动线 ，一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，
在数据采集体验区，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 。手部重建、并支持可信仿真评测 。还可以结合触觉手套 、进行大规模数据扩增 ，
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 ，神经腕带等设备 ，还有一台遥操作机器人 。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。
而人类第一视角实操视频数据，沿着展台动线 ，状态采集 、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。
最终 ，
在数据处理展示区 ，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，第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，更重要的是 ，二代设备 ，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。包括精准遥操作 、
只有真实世界数据还不够 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升，就是现实世界远比实验室复杂 。完成地面清洁 、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。与她一同作业的 ，餐饮、观众还可以亲自参与其中，策略评估和数据合成 。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，