数据集建设
高质量具身智能数据集建设
把真实场景的多模态原始数据，转化为可训练、可评估、可复用的高质量具身智能数据集，并交付给机器人与模型团队。
建设流程
从场景定义到数据交付的标准化链路
一条贯穿采集、清洗、标注、训练与评估的标准化流程，支撑规模化、可采购、可交付的数据集建设。
- 01
场景定义
场景与任务拆解
- 02
数据采集
EGO / EAI 采集
- 03
清洗质检
清洗与质量校验
- 04
标注结构化
标注与数据集建设
- 05
训练评估
模型训练与评估
- 06
数据交付
资产沉淀与交付
数据特点
真实、多模态、标准化、可复用
真实场景
数据来自真实空间、真实任务与真实机器人作业。
多模态
覆盖 RGB-D、触觉、力 / 扭矩、遥操作等多模态数据。
高频更新
持续采集与高频迭代，保持数据集的时效与覆盖。
标准化流程
清洗、标注、质检全流程标准化，保证一致性。
软硬一体支撑
采集软件平台与采集硬件一体化，稳定可规模化。
适用客户
谁在使用我们的数据集
机器人企业
为机器人能力开发提供真实场景训练与评估数据。
模型训练团队
为具身 AI 模型训练提供规模化、高质量数据。
场景应用方
为特定场景落地提供定制化数据集与采集服务。
科研机构
为具身智能研究提供标准化、可复用的数据资产。
咨询数据集建设方案
告诉我们你的场景与数据需求，我们将协助梳理数据集建设流程、规模与交付方式。