只有真实世界数据还不够 ，比如，
与此同时 ，进入模型训练闭环 。本身就在持续产生有价值的真实世界数据。帮助具身智能企业更高效地完成模型训练与迭代 。与她一同作业的 ，
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 。2026世界机器人大会正式开幕 ，这些原本就在发生的工作 ，扩增 、是具身智能模型性能突破的关键 。零售和通用场景 ，状态采集 、或许是对这一切最朴素的注解：机器人要学会干活 ，真机任务得分都会持续增长 ，已与数十家数据企业建立合作 ，观众可以很直观的了解到 ，具身智能企业可以减少大量真机测试 ，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 。手部动作 、京东推出 JoyAI-Sim，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。物体会被遮挡 ，将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，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 ，帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活”，操作并完成任务 。也能看到遥操作机器人如何采集数据 。
京东在这方面的优势 ，
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 ，
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备 。扫地时如何判断污渍位置 ，并最终转化为机器人的实际能力 。计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。从测试结果看，
在数据处理展示区 ，判断、京东云会进行去畸变 、家政等真实业务场景 ，系统能够识别并标记出画面中的关键物体 、最大的挑战之一 ，力触觉等；中间层包括人类力触数据 、
最终，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 ，工业 、手物分割 ，复刻了一个真实的家庭服务场景 。京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相 。更高效地完成模型训练 、完成地面清洁 、再进行自动标注等环节 。学会完成任务所需要的信息。搬运，包括精准遥操作、神经腕带等设备 ，真机测评结果超过 π ？. ？ 等开源 SOTA 模型 。还有一台遥操作机器人 。这些数据传输至系统之后 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。而是直接来自真实业务 。可以保留人在真实环境中的视角 、在降低真机部署成本的同时 ，京东云通过自动标注算法 ，它可以从人类实操视频数据出发 ，台面整理等任务 。动作节奏和操作意图 ，依托零售 、仿真 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，
走完这条动线 ，光照会变化，这意味着 ，沿着展台动线 ，是人类实操视频数据 ，打造“机器人 、物和环境是如何共同变化的” 。目前 ，就是把这些真实世界的人类经验 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，
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，具身智能数据交易平台则覆盖家庭 、
在数据采集体验区 ，数据规模越大 、京东家政阿姨每天上门服务 ，JoyEgoCam二代已经支持手部 、在于拥有大量真实场景 。策略评估和数据合成 。观众还可以亲自参与其中 ，体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路 。二代设备 ，恰恰是机器人理解真实世界、如何进一步放大数据价值，质量越高 、第一视角画面会实时同步至展区大屏 ，数据价值要通过模型效果来验证 。还可以结合触觉手套、JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。现场还可能有人走动和干扰。也是具身智能训练中的重要问题 。
现场大屏也会同步呈现这一过程 。
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、
以及来自真实世界的大规模互联网视频数据。她的第一视角实操画面 、学习人类如何在真实场景中观察、擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、8月19日 ，这些来自真实世界的数据 ，涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。都会被完整记录下来 。进入仿真训练与评测环节 ，在 100% 数据规模下 ，模型就越有可能获得持续进化能力。记录更精细的操作信号 ，首先要看人怎么干活。文本描述 、也是规模化潜力最大的 ，经过结构化处理后 ，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 ，身体姿态乃至操作节奏 ，而京东正在做的事情 ，JoyAI-RA0.5 在已见任务和未见泛化场景中均取得显著提升 ，
回到展台现场 ，餐饮 、手部重建、京东的高质量真实场景数据 ，人类实操视频数据规模每提升一档 ，相机姿态估计 、模拟完成一项简单的家务操作 。支持按需灵活采买 。最终会成为机器人学习的“教材” ，京东基于具身智能数据服务体系，仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、物品收纳 、物流仓储人员每天拣货 、一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，
具身智能的发展离不开数据 。并且目前还没有看到明显饱和趋势 。