家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。更高效地完成模型训练、家政等真实业务场景 ，也能看到遥操作机器人如何采集数据 。光照会变化 ，模拟完成一项简单的家务操作 。观众可以很直观的了解到，2026世界机器人大会正式开幕 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理 、学习人类如何在真实场景中观察 、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样，已与数十家数据企业建立合作 ，而是直接来自真实业务 。工业 、文本描述 、京东的高质量真实场景数据，
与此同时，京东推出 JoyAI-Sim ，这些在实验室里很难完全复现的因素，她的第一视角实操画面 、动作节奏和操作意图 ，台面整理等任务 。沿着展台动线 ，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，在 100% 数据规模下 ，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。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 。观众还可以亲自参与其中 ，手物分割 ，依托零售 、打造“机器人、力触觉等；中间层包括人类力触数据 、却是机器人真正落地时必须面对的问题 。物和环境是如何共同变化的” 。可以保留人在真实环境中的视角、帮助模型理解“人 、手臂和腿部动作捕捉 ，这些原本就在发生的工作，包括精准遥操作 、在于拥有大量真实场景 。
回到展台现场 ，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。策略评估和数据合成 。记录更精细的操作信号，那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ，也是具身智能训练中的重要问题。也是规模化潜力最大的 ，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 ，物体会被遮挡 ，如何进一步放大数据价值，涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务 。这些来自真实世界的数据 ，操作并完成任务。物品摆放没有统一标准 ，具身智能企业可以减少大量真机测试 ，这些数据传输至系统之后 ，
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 ，物品收纳 、从测试结果看 ，手部动作 、人类实操视频数据规模每提升一档 ，神经腕带等设备，餐饮 、进行大规模数据扩增 ，状态采集 、这意味着 ，
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，是人类实操视频数据 ，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，最大的挑战之一 ，京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，京东基于具身智能数据服务体系 ，仿真、手部重建、零售和通用场景，现场还可能有人走动和干扰 。
8月19日，多样性越强 ，并最终转化为机器人的实际能力 。让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。京东家政阿姨每天上门服务 ，比如 ，最终会成为机器人学习的“教材”，
在数据采集体验区 ，第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，目前 ，完成地面清洁 、
京东在这方面的优势 ，并支持可信仿真评测 。数据价值要通过模型效果来验证 。深度重建 、
而人类第一视角实操视频数据，进入仿真训练与评测环节 ，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 ，质量越高 、从数据类型来看，是具身智能模型性能突破的关键 。更重要的是 ，真机任务得分都会持续增长 ，物流仓储人员每天拣货 、
只有真实世界数据还不够 ，就是现实世界远比实验室复杂。物流、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 。系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。扩增 、擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，海量真实数据被转化为可供模型直接使用的高质量“教材” 。京东云会进行去畸变 、学会完成任务所需要的信息 。都会被完整记录下来 。
最终 ，
现场大屏也会同步呈现这一过程 。
具身智能的发展离不开数据 。而京东正在做的事情 ，
走完这条动线 ，具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、在降低真机部署成本的同时 ，真机测评结果超过 π ？. ？ 等开源 SOTA 模型 。
在数据处理展示区 ，还可以结合触觉手套 、这些数据不是为了采集而采集 ，它可以从人类实操视频数据出发，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。评测 ，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、进入模型训练闭环 。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。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 ，京东云通过自动标注算法 ，数据规模越大 、目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，
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 。JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90%。