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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：2025-05-21
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。
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
具身智能领域的高质量数据获取面临成本高昂的挑战。目前主流的数据采集方式包括遥操作机器人数据、仿真合成数据、人类动作捕捉数据及互联网图像数据。其中，遥操作数据质量最高，但设备投入与人工成本极高，难以规模化。仿真合成数据成本较低，但与真实世界存在差距，参数微小偏差可能导致实际应用失败。动作捕捉数据虽精确，但需后期适配机器人构型。互联网数据虽量大，却多为低质非结构化信息。
- 缺乏统一数据标准
当前具身智能领域尚未形成统一的数据标准，不同场景、设备和任务间的数据格式、数据处理方式差异巨大。这种碎片化导致数据难以互通和复用，增加了开发难度和资源浪费。同时，多样化的环境因素（如光照、物体形态、文化习惯）进一步加剧了数据整合的复杂性，限制了模型的泛化能力。
- 动态交互数据稀缺
动态交互数据是具身智能的核心需求，但获取尤为困难。真实场景中的人机互动瞬息万变，捕捉这些瞬间需要高性能设备支持，而在危险或罕见场景下直接采集几乎不可能。尽管仿真技术可生成虚拟数据，但如何确保其与真实世界的一致性仍是难题。动态数据的稀缺性和真实性问题极大制约了技术发展。
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
本数据集包含超过10万组3D模型，覆盖人物、动物、植物、建筑、等生活中常见物体类别。每个模型有网格mesh和贴图texture，贴图质量良好符合实际，且与网格对齐，不存在肉眼可见的偏差或缺陷。模型完整合理，不存在部分建模或残缺。模型不存在黄色暴力等敏感内容。
- 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
根据视频内容模拟用户和机器人进行对话。每组含视频文件（.mp4/.avi/.mov）、对话文本文件（.json）、对话音频文件（.wav）。视频内容覆盖人物、植物、动物、食物、物品等。对话主题包括简单事实性问答、复杂交流推理等。
- 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
某知名家用机器人制造商希望开发适应复杂家庭环境的智能机器人，需精准感知环境、规划路径并实现自然交互。为此，客户需要一套覆盖视觉、音频等多模态数据的高质量数据集，用于家庭机器人商业化的机器学习。
- 项目难点
家庭场景多样且动态变化频繁，数据需涵盖公寓、写字楼等多样室内场景、不同光照、布局、和用户姿态及行为。行为需要涵盖日常生活行为、跌倒、吵架多样化异常场景。同时需确保隐私合规，避免敏感信息泄露。
- 解决方案
数据堂专业的采集团队快速敲定采集场地，并定制设计多样化室内生活场景。同时，采用高精度设备同步采集多模态数据，并通过半自动化工具实现高效精准标注。所有数据均匿名化处理，严格遵守隐私法规，为客户提供合规高质量的数据支持。
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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