数据集建设

高质量具身智能数据集建设

面向具身智能模型训练，贯通数据采集、处理、沉淀与应用全链路，为机器人提供标准、可追溯的多模态数据。

建设流程 · STANDARDIZED PIPELINE

从场景定义到数据交付的标准化链路

一条贯穿多模态采集、清洗质检、高精标注、策略训练与泛化评估的工程闭环，支撑规模化、高可靠的数据集生产与交付。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

落地背书 · PROVEN PARTNERSHIP

数聚变联合湖北人形机器人创新中心共建公共数据平台，推动数据采集、场景验证与产业服务协同落地。

数据特性 · CORE CHARACTERISTICS

面向具身智能端到端模型训练与策略泛化评估，构建高精度、可追溯的工业级数据基石。

数据采集严格来自真实工业制造、商超零售与家庭生活场景，拒绝合成数据虚假伪影，还原物理世界复杂动态。

毫秒级硬件时钟硬同步，高频整合双目 RGB-D 视觉、高密度触觉阵列、六维力矩与全身高精度遥操作姿态轨迹。

时空一致性校验、丢帧平滑补全、异常动作轨迹剔除与多专家语义一致性校验，确保入库数据 100% 高可用。

分段打标、关键帧对齐与全维度元数据封装，输出直接兼容 VLA、扩散策略与端到端大模型的标准化数据格式。

自研轻量采集硬件（头环/手套/UMI）与 DFEAI 云边协同采标调度平台深度结合，稳定支撑百万级高频规模化吞吐。

全生命周期数据版本管理、隐私脱敏审查与加密交付，保障企业与科研团队核心数据资产的安全合规沉淀。

适用客户

为机器人能力开发提供真实场景训练与评估数据。

为具身 AI 模型训练提供规模化、高质量数据。

为特定场景落地提供定制化数据集与采集服务。

为具身智能研究提供标准化、可复用的数据资产。