上海2025年10月15日 /美通社/ -- 近日，AI數據服務領域的領軍企業澳鵬數據正式發布了RoboGo具身智能數據開發平臺，這一全棧式解決方案旨在破解具身智能領域高質量訓練數據稀缺的核心難題，為AI突破物理世界邊界提供堅實的數據支撐。
澳鵬發布RoboGo具身智能數據開發平臺
當前，具身智能作為人工智能與物理世界交互的重要方向，正迎來快速發展階段。《2025人形機器人與具身智能產業研究報告》指出，今年，人形機器人產業有望從"技術驗證期"向"規模化商用期"快速過渡，全球具身智能市場規模預計達195.25億元，我國市場占比近半。
澳鵬全球高級副總裁、大中國區及北亞區總經理田小鵬博士表示："具身智能要真正實現從‘數字理解'到‘物理執行'的跨越，高質量、多模態的訓練數據是不可或缺的基礎燃料。RoboGo平臺的推出，正是我們基于對行業痛點的深刻洞察，為構建具身智能數據基礎設施邁出的關鍵一步。"
數據瓶頸：制約具身智能發展的核心挑戰
在具身智能快速發展的背后，高質量訓練數據的稀缺正成為制約行業進步的主要瓶頸。
與傳統的AI模型不同，具身智能系統需要理解物理世界的復雜性，包括空間關系、物體屬性、物理規律以及動態交互等多個維度。這種復雜性使得數據要求遠超傳統AI應用。
澳鵬中國產品研發副總裁錢程指出："具身智能數據的特點在于其多模態和場景依賴性。單一類型的數據無法滿足智能體在物理環境中交互的需求，我們需要構建涵蓋視覺、語言、動作等多種模態的綜合性數據解決方案。"
平臺創新：三大技術體系構建數據生產力
基于對行業需求的深入理解，澳鵬RoboGo平臺通過三大核心技術體系，為具身智能提供全方位的數據支持。
澳鵬RoboGo平臺以三大技術體系構建數據生產力
感知升維體系突破了傳統的數據標注限制。平臺通過雙光融合標注技術，將紅外與自然光數據相結合，使智能體能夠在復雜環境中精準識別目標。同時，基于深度攝像頭與多視角圖像的融合標注技術，構建高精度3D點云與語義地圖，為智能體提供結構化的空間認知數據。
認知建模系統致力于幫助AI學習世界的"物理常識"。通過視頻內容理解標注技術，平臺能夠對真實世界視頻中的空間場景、行為意圖及多對象交互關系進行結構化解析。此外，結合重力、摩擦、碰撞等物理因素構建的因果標注案例庫，為AI學習真實世界物理因果鏈提供了堅實基礎。
決策優化方案賦予智能體類人的思考與執行能力。多相機協同標注技術能夠對物體形變及最佳抓取點進行跨視角時空對齊，攻克手眼協調中的視角盲區難題。思維鏈標注技術則通過結構化記錄智能體的環境狀態記憶與動作序列規劃，提供可解釋的任務分解能力。
應用實踐：從技術突破到場景落地
RoboGo平臺的技術優勢已在多個具體場景中得到驗證。澳鵬中國產品研發副總裁錢程表示："我們的目標是構建一個完整的數據生態，不僅提供標注工具，更要為具身智能的每個發展階段提供數據養分。從基礎的空間認知到高級的推理決策，RoboGo都能提供相應的數據解決方案。"
在家居服務領域，平臺通過真實場景的行為標注數據，賦能機器人掌握家居整理、物品遞送等生活化技能。例如在復雜家庭環境中，幫助機器人準確理解"將水杯從餐桌移到茶幾"這類涉及空間認知和物體操作的綜合任務。
工業制造是另一個重要應用場景。平臺為工業機械臂提供精準的操作標注數據，實現復雜裝配、精密抓取等高級技能學習。通過多視角連續幀標注技術，機械臂能夠準確預測物體形變，實現毫米級操作精度。
在智能駕駛方面，RoboGo構建的多傳感器融合標注體系，顯著提升了自動駕駛系統對復雜交通環境的認知與決策能力。從簡單的路徑規劃到復雜的動態避障，平臺都能提供相應的訓練數據支持。
澳鵬全球高級副總裁、大中國區及北亞區總經理田小鵬博士總結道："我們相信，數據是釋放具身智能巨大潛力的關鍵。隨著智能體加速融入生產生活，真實場景數據將呈現指數級增長。澳鵬將持續深耕具身智能數據領域，以創新技術架構和專業服務能力，助力產業伙伴實現從技術突破到規模化商用的跨越。"
