在2026世界机器人大会上，京东云打造的具身智能数据生态能力展台成为焦点。展台以1:1比例复现了京东“两年1000万小时高质量数据采集计划”中的家政服务场景，让观众直观感受从人类操作到机器人学习的完整数据转化过程。现场不仅展示了人类实操与遥操作机器人协同采集数据的模式，更通过互动体验区让观众亲身参与数据链路闭环，理解具身智能技术的核心逻辑。
具身智能的发展高度依赖多层次数据支撑。京东云将数据体系划分为三个层级：底层是覆盖真实场景的人类实操视频与互联网视频数据，中间层包含人类力触觉数据、仿真数据及UMI等形态，顶层则聚焦机器人本体数据如遥操作轨迹与力反馈信号。这些数据经过结构化处理后，形成机器人理解真实世界的“数字教材”，推动其从环境感知向任务执行能力进化。以家政场景为例，系统需解析扫地时污渍定位逻辑、擦桌时力度控制策略等人类隐性知识，这些细节正是机器人突破场景复杂性的关键。
展台核心区域还原了真实家庭服务场景：京东家政阿姨佩戴自研JoyEgoCam头戴设备进行日常清洁，其第一视角画面、手部动作甚至操作节奏被实时采集。同步作业的遥操作机器人通过多模态传感器记录环境数据，两者形成互补数据源。采集后的原始视频需经过去畸变、深度重建、手物分割等12道处理工序，最终转化为可训练模型的结构化数据。现场大屏动态展示这一过程，揭示了“人类经验如何转化为机器智能”的技术路径。
互动体验区成为观众探索技术奥秘的窗口。佩戴升级版JoyEgoCam设备后，参与者可模拟完成简单家务，其动作数据实时投射至大屏，直观呈现机器人视角下的世界认知方式。二代设备新增的全身动作捕捉功能，结合触觉手套与神经腕带，能记录从指尖微操到步态调整的完整行为链。这种沉浸式体验让观众深刻理解：机器人学习的不仅是动作轨迹，更是人类与环境交互的动态逻辑。
数据处理展示区揭示了数据价值裂变的全过程。京东云自动标注算法可识别视频中的300余类操作对象，生成包含动作序列、物体关系的时间轴标注。经过质量优化的数据进入EgoLive数据集，目前已公开2000小时第一视角素材，涵盖6.5万个任务片段与346类真实场景。为突破真实数据规模限制，京东开发的JoyAI-Sim仿真平台通过数据扩增技术生成可信训练样本，其评测结果与真实环境一致性达90%，显著降低企业真机测试成本。
技术闭环的最终验证体现在模型性能上。基于全栈数据服务体系训练的JoyAI-RA0.5模型，在真实场景任务中展现出持续进化能力：数据规模每提升一档，模型得分增长12%-15%，且未见饱和趋势。在100%数据规模下，该模型在已知任务与泛化场景中的表现均超越π₀.₅等开源标杆模型，验证了高质量真实数据对具身智能突破的重要性。
京东的独特优势在于其天然的数据富矿。依托零售、物流、工业等业务场景，企业正构建超大规模数据采集网络，计划两年内积累千万小时级真实操作数据。这些数据源自家政阿姨的日常服务、仓储工人的拣货流程等真实业务场景，天然具备场景复杂性与任务多样性。配套开发的LeRobot开发平台将数据、工具、算力与模型整合为全栈服务，而具身智能交易平台已与数十家企业建立合作，支持按场景灵活采购数据资产。
展台上家政阿姨与机器人并肩作业的画面，恰是技术演进的生动注脚：机器人要掌握人类技能，必先理解人类行为模式。京东通过系统性转化真实世界经验，正在为具身智能构建起持续进化的数字基石。当技术突破从实验室走向真实场景，这场由数据驱动的智能革命，正在重新定义人机协作的边界。
