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数据采集

围绕真实任务设计采集方案，覆盖视觉、语音、点云、轨迹及多传感器数据。

• 场景设计
• 设备协同
• 质量抽检

数据标注

以标准、工具、人员和质检机制协同，形成可追溯的数据加工流程。

• 多模态标注
• 一致性校验
• 版本管理

机器人数据工厂

面向机器人真机与遥操作任务，沉淀动作、状态、力觉和环境反馈数据。

• 遥操作
• 真机场景
• 轨迹对齐

数据平台

连接采集、加工、验收与交付，支持数据资产的权限、版本和过程管理。

• 任务编排
• 数据治理
• 交付审计

具身智能研发协同

围绕感知、决策与控制的数据需求，为模型研发和场景验证提供数据支持。

• 数据闭环
• 场景验证
• 模型评测

人才协同网络

以项目标准连接人才培养、任务组织与过程管理，支撑弹性化交付。

• 培训认证
• 项目组织
• 过程管理

具身智能

面向机器人感知、操作与决策任务，组织多模态真实场景数据和验证流程。

• 视觉
• 动作
• 触觉
• 轨迹

自动驾驶

支持连续帧、点云及多传感器融合场景的数据采集、加工与质量治理。

• 连续帧
• 点云
• 多传感器

基础模型

围绕文本、图像、语音和视频开展语料清洗、精细标注和评测集构建。

• 多模态语料
• 偏好数据
• 评测集

行业数据工程

依据业务目标和合规边界，定制数据规范、生产流程和交付验收方案。

• 需求拆解
• 数据规范
• 质量验收

机器人操作数据

面向抓取、放置、装配等操作任务的数据方案示例。具体规模、授权范围和交付形态以项目确认结果为准。

• 动作轨迹
• 多视角视频
• 状态信息

空间感知数据

面向环境理解与定位任务的数据方案示例，可按传感器配置和目标场景进行设计。

• 图像
• 点云
• 传感器融合

多模态评测数据

用于模型能力边界验证的数据方案示例，支持任务定义、样本分层和评测规则设计。

• 任务集
• 难例
• 评测标准

机器人动作学习数据交付

面向机器人动作学习与算法迭代，组织多模态数据集、真实场景采集和分层质量验收。

• 真实场景
• 动作轨迹
• 多模态

数据基础设施协同

为数据平台和合成数据团队提供训练数据生产协同，连接需求定义、生产组织与交付审计。

• 训练数据
• 合成数据
• 规模交付

大模型多模态语料治理

围绕预训练与微调任务开展多模态语料清洗、精细标注和质量回流。

• 语料清洗
• 精细标注
• 质量治理

从二维标注到高维时空数据

具身智能的数据对象为何从图像标签扩展到深度、力觉、轨迹和物理属性。

• 具身智能
• 数据工程

Sim2Real 数据桥接怎么做

用仿真数据扩大覆盖面，再以高精度真机数据校准分布和任务成功条件。

• 仿真合成
• 真机数据

多模态数据的时空对齐

让视觉、触觉、听觉、状态与动作轨迹在同一任务时间线上可被训练和验证。

• 传感器融合
• 质量体系

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