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具身智能的下一步：如何构建跨场景通用训练数据集？
作者：数据堂 发布时间：2025-05-15
近年来，人工智能技术从单纯的“计算智能”迈向了更加复杂的“具身智能”（Embodied Intelligence）。具身智能是指通过物理性身体（如机器人或虚拟代理）与环境进行交互，并在这一过程中实现感知、学习、适应和决策的能力。它不仅关注信息处理，还强调感知、行动和认知的深度融合。
数据堂核心成品数据集，涵盖3D模型、人物互动视频、实时对话以及手势识别等关键领域，所有数据经过严格筛选与处理，可即买即用。同时，数据堂依托自建的专业采集基地，配备先进的多模态采集设备，支持真实世界复杂多样场景下高效获取各类具身智能数据。
所有视频均采用第一人称拍摄，完整记录了用户双手的动作轨迹及与周围环境的交互过程。交互场所包括家具场所、办公场所、体育场所、娱乐场所等。标注内容包括视频整体描述及分任务指令思维链描述。
每组含手部mask图、深度图、相机内参文件、三维关键点文件、网格文件、手势标签文件、关键点及网格demo图。数据采集场景为室内、右手，无手持物。采集视角覆盖第一人称和第三人称视角，标注覆盖21个手部三位关键点坐标、14种静态手势类型及4类动态手势。手势动作覆盖多种手指姿态和手部整体旋转姿态。所有手部mask图和深度图已对齐。
具身智能数据缺乏成为行业共识。除成品数据集的建设及扩充之外，数据堂积极建设具身智能机器人数据采集基地、模拟应用场景进行搭建。搭配自研的数加加数据标注平台，数据堂可为企业提供成品数据、定制数据采标等一站式数据解决方案，助力企业提升开发效率与技术落地能力。
在自动驾驶、智能家居、医疗陪护、工业自动化等领域，具身智能正在颠覆传统模式。然而，具身智能“大脑”的训练高度依赖于从真实物理环境中获取的多模态交互数据。如何解决物理世界数据匮乏问题，已成为当前具身智能技术演进过程中亟待突破的关键瓶颈。
具身智能数据获取，难在哪里?
- 数据采集成本昂贵
- 缺乏统一数据标准
- 动态交互数据稀缺
数据堂具身智能数据解决方案
数据堂核心成品数据集，涵盖3D模型、人物互动视频、实时对话以及手势识别等关键领域，所有数据经过严格筛选与处理，可即买即用。同时，数据堂依托自建的专业采集基地，配备先进的多模态采集设备，支持真实世界复杂多样场景下高效获取各类具身智能数据。
- 10万组3D模型数据
- 20万组人-物第一人称互动视频标注数据
所有视频均采用第一人称拍摄，完整记录了用户双手的动作轨迹及与周围环境的交互过程。交互场所包括家具场所、办公场所、体育场所、娱乐场所等。标注内容包括视频整体描述及分任务指令思维链描述。
- 15万组视频实时对话数据
- 15万组3D手势数据
每组含手部mask图、深度图、相机内参文件、三维关键点文件、网格文件、手势标签文件、关键点及网格demo图。数据采集场景为室内、右手，无手持物。采集视角覆盖第一人称和第三人称视角，标注覆盖21个手部三位关键点坐标、14种静态手势类型及4类动态手势。手势动作覆盖多种手指姿态和手部整体旋转姿态。所有手部mask图和深度图已对齐。
案例：家用机器人第一视角视频采标
- 需求背景
- 项目难点
- 解决方案
具身智能数据缺乏成为行业共识。除成品数据集的建设及扩充之外，数据堂积极建设具身智能机器人数据采集基地、模拟应用场景进行搭建。搭配自研的数加加数据标注平台，数据堂可为企业提供成品数据、定制数据采标等一站式数据解决方案，助力企业提升开发效率与技术落地能力。
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