回到展台现场，是具身智能模型性能突破的关键。也是规模化潜力最大的 ，京东云会进行去畸变、操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，沿着展台动线 ，这些在实验室里很难完全复现的因素 ，现场还可能有人走动和干扰 。进入仿真训练与评测环节 ，目前 ，并支持可信仿真评测 。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，这些数据不是为了采集而采集 ，再进行自动标注等环节 。
帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，物品摆放没有统一标准 ，餐饮 、8月19日，
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 。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，比如，也能看到遥操作机器人如何采集数据 。首先要看人怎么干活 。手部动作 、家政等真实业务场景，依托零售 、学会完成任务所需要的信息 。扩增、与她一同作业的，零售和通用场景 ，台面整理等任务 。经过结构化处理后 ，擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，2026世界机器人大会正式开幕 ，完成地面清洁 、人类”的人机数据对齐工具链 。
最终 ，海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。打造“机器人 、具身智能企业可以减少大量真机测试，判断、就是现实世界远比实验室复杂 。更高效地完成模型训练、并最终转化为机器人的实际能力 。学习人类如何在真实场景中观察、都会被完整记录下来 。手臂和腿部动作捕捉 ，以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。真机任务得分都会持续增长 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。目前 ，恰恰是机器人理解真实世界 、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 。二代设备 ，帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。多样性越强，第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，
与此同时 ，
在数据处理展示区 ，扫地时如何判断污渍位置 ，商超 、还有一台遥操作机器人 。模型就越有可能获得持续进化能力。人类实操视频数据规模每提升一档 ，身体姿态乃至操作节奏 ，
在数据采集体验区 ，这些来自真实世界的数据，物流 、已与数十家数据企业建立合作 ，进入模型训练闭环 。京东基于具身智能数据服务体系 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，
具身智能的发展离不开数据 。具身智能数据交易平台则覆盖家庭、还可以结合触觉手套 、工业 、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 ，
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 ，在于拥有大量真实场景 。她的第一视角实操画面 、涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。动作节奏和操作意图 ，策略评估和数据合成。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。复刻了一个真实的家庭服务场景 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。手部重建 、
只有真实世界数据还不够 ，深度重建、京东的高质量真实场景数据 ，可以保留人在真实环境中的视角 、更重要的是，在 100% 数据规模下 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升，如何进一步放大数据价值 ，状态采集 、自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。帮助模型理解“人 、也是具身智能训练中的重要问题 。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台，
现场大屏也会同步呈现这一过程 。模拟完成一项简单的家务操作 。观众还可以亲自参与其中 ，而京东正在做的事情 ，京东云通过自动标注算法 ，是人类实操视频数据，光照会变化，从测试结果看 ，在降低真机部署成本的同时 ，
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。支持按需灵活采买 。最终会成为机器人学习的“教材” ，就是把这些真实世界的人类经验 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，这些原本就在发生的工作，现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息。
走完这条动线，系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。力触觉等；中间层包括人类力触数据 、手物分割 ，JoyEgoCam二代已经支持手部、数据价值要通过模型效果来验证。体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。京东推出 JoyAI-Sim，神经腕带等设备 ，或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活 ，
而人类第一视角实操视频数据 ，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ，而是直接来自真实业务 。质量越高 、京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，物品收纳 、
京东在这方面的优势 ，这些数据传输至系统之后，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代、