我们解决什么问题 · PROBLEM & VALUE
具身智能落地，
卡在真实场景数据的规模化生产
机器人要稳定泛化，需要大量真实、多模态、高质量的场景数据；而采集、清洗、标注、训练链路复杂，难以规模化与资产化。
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真实场景数据不足
缺乏真实场景数据，机器人能力难以稳定泛化到实际任务。
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数据链路复杂
多模态采集、清洗、标注、训练链路长，工程门槛高。
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难以规模化
场景数据难以规模化、标准化、资产化复用。
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落地需要体系支撑
具身智能落地需要人才、基地、平台、流程与交付体系协同。
核心能力体系 · DATA PRODUCTION SYSTEM
以软硬一体数采 Infra
为中枢的数据生产体系
数聚变的能力不是分散服务，而是一条从真实场景到模型训练评估闭环的完整链路。
标准化交付体系 · HOW IT WORKS
从场景定义到
数据资产沉淀
数聚变以软硬一体数据采集 Infra 为中枢，串联真实场景、数据工程、训练评估与人才生态，为具身智能与人形机器人团队提供规模化、工业级的高质量闭环交付。
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场景与任务定义
基于真实工业、商超、家庭等应用场景，进行环境语义与操作任务分解，制定标准化采集规范与指标口径。
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双轨多模态数据采集
通过 EGO 人类第一视角（帽式/头环）与 EAI 机器人真机（触觉手套/UMI夹爪），软硬一体高频同步视觉、触觉与运动姿态数据。
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数据清洗与多维质检
过滤无效轨迹、剔除丢帧与传感器异常，执行严苛的动作完整性与时空一致性校验，确保源头数据高可用。
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高精标注与结构化建集
进行动作分段、关键帧打标、视触觉语义对齐与元数据封装，沉淀为标准 Episodes 结构化数据集。
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模型训练与泛化评估
适配主流 VLA、端到端与大模型框架，在仿真与真机环境中进行策略验证、成功率统计与泛化能力评测。
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数据资产沉淀与交付
完成标准化格式转换、版本管理与安全交付，持续赋能下游策略迭代与机器人商业化落地。
场景与实训基地 · REAL-WORLD SCENARIOS
真实空间 · 真实任务 · 真实机器人作业
覆盖工业产线、商超零售、仓储物流与生活服务等全域高价值物理空间，在真实世界中沉淀高质量具身多模态数据资产。
工业制造与基地 · REAL-WORLD INFRA
真机采集现场 · 湖北人形机器人创新中心
多工位双臂机械臂与高密度触觉手套协同作业，真实记录高保真多模态操作时序与接触力数据。