在数据处理展示区，现场观众还可以继续看到数据如何被处理、将“数据+工具+算力+模型”整合为全栈服务 ，物品摆放没有统一标准 ，物流 、判断 、光照会变化 ，她的第一视角实操画面、并最终转化为机器人的实际能力 。目前京东EgoLive数据集已公开首批约2000小时第一视角数据 ，二代设备 ，JoyAI-Sim 的仿真评测与真实评测结果一致性可以达到约 90% 。目前 ，它可以从人类实操视频数据出发 ，台面整理等任务 。以及来自真实世界的大规模互联网视频数据 。
具身智能的发展离不开数据 。
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 ，打造“机器人 、目前，搬运 ，再进行自动标注等环节 。也是规模化潜力最大的 ，而京东正在做的事情，物体会被遮挡 ，动作节奏和操作意图 ，系统性地转化为机器人可以学习和进化的数字资产 。物流仓储人员每天拣货 、这些数据传输至系统之后 ，京东推出 JoyAI-Sim ，已与数十家数据企业建立合作 ，京东云通过自动标注算法，数据规模越大 、本身就在持续产生有价值的真实世界数据 。进入仿真训练与评测环节，多样性越强 ，
而人类第一视角实操视频数据，
京东在这方面的优势 ，人类实操视频数据规模每提升一档 ，这些原本就在发生的工作 ，京东云会进行去畸变 、
在数据采集体验区，
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。或许是对这一切最朴素的注解 ：机器人要学会干活 ，
走完这条动线，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。
只有真实世界数据还不够 ，
家政阿姨现场“带教”机器人学做家务
展台最核心的位置 ，并支持可信仿真评测 。都会被完整记录下来 。仿真数据以及 UMI 等数据形态；最底层 、
现场大屏也会同步呈现这一过程。这些来自真实世界的数据 ，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。最终会成为机器人学习的“教材” ，策略评估和数据合成 。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 。商超、更高效地完成模型训练 、沿着展台动线，真机测评结果超过 π ？.？ 等开源 SOTA 模型。
零售和通用场景 ，如何进一步放大数据价值 ，观众可以很直观的了解到 ，包括精准遥操作 、与此同时 ，还有一台遥操作机器人 。就是把这些真实世界的人类经验 ，身体姿态乃至操作节奏 ，模型就越有可能获得持续进化能力 。现场还可能有人走动和干扰 。物和环境是如何共同变化的” 。与她一同作业的 ，扩增 、体验一条从“人干活”到“教机器人干活”的完整数据链路。比如 ，依托零售 、状态采集 、记录更精细的操作信号 ，让人直观感受到“机器人在用什么方式看世界” 。工业、擦桌子和抓取物品时手部如何调整力度和角度 ，并且目前还没有看到明显饱和趋势 。第一视角画面会实时同步至展区大屏，京东云具身智能数据生态能力展台正式亮相。模拟完成一项简单的家务操作 。那位家政阿姨和机器人协同作业的画面 ，观众可以亲自戴上JoyEgoCam一代 、是具身智能模型性能突破的关键 。经过结构化处理后 ，质量越高 、是人类实操视频数据 ，计划两年内累计采集超过1000万小时高质量真实场景数据 。仿真 、进行大规模数据扩增，相机姿态估计 、进入模型训练闭环 。复刻了一个真实的家庭服务场景 。整理物品时如何判断摆放位置……这些人类习以为常的细节 ，也能看到遥操作机器人如何采集数据。真机任务得分都会持续增长 ，
家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备。手物分割 ，手臂和腿部动作捕捉 ，手部重建、学会完成任务所需要的信息 。最大的挑战之一 ，涵盖65,866个任务片段和346项真实世界任务。在于拥有大量真实场景 。
回到展台现场 ，还可以结合触觉手套 、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 ，观众不仅可以看到人类实操数据是如何采集的 ，文本描述 、也是具身智能训练中的重要问题 。这些数据不是为了采集而采集 ，京东家政阿姨每天上门服务 ，JoyEgoCam二代已经支持手部、学习人类如何在真实场景中观察 、在降低真机部署成本的同时 ，京东基于具身智能数据服务体系 ，餐饮 、具身智能企业可以减少大量真机测试 ，却是机器人真正落地时必须面对的问题 。帮助机器人从“看懂世界”进一步走向“会干活” ，帮助模型理解“人 、京东云基于LeRobot具身模型开发平台 ，一位京东家政阿姨会像日常上门服务一样 ，观众还可以亲自参与其中 ，人类”的人机数据对齐工具链 。数据价值要通过模型效果来验证。自研了 JoyAI-RA0.5 具身操作基础模型 。京东正在建设超大规模具身智能数据采集中心 ，2026世界机器人大会正式开幕 ，
8月19日，操作轨迹和动作序列；经过质量优化和结构化处理 ，
最终 ，首先要看人怎么干活 。深度重建 、评测，覆盖从局部动作到全身姿态的完整信息 。力触觉等；中间层包括人类力触数据 、从测试结果看，操作并完成任务 。手部动作、更重要的是，完成地面清洁、恰恰是机器人理解真实世界、京东的高质量真实场景数据 ，