近日，AI数据服务领域的领军企业澳鹏数据正式发布了RoboGo具身智能数据开发平台，这一全栈式解决方案旨在破解具身智能领域高质量训练数据稀缺的核心难题，为AI突破物理世界边界提供坚实的数据支撑。
澳鹏发布RoboGo具身智能数据开发平台
当前，具身智能作为人工智能与物理世界交互的重要方向，正迎来快速发展阶段。《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》指出，今年，人形机器人产业有望从"技术验证期"向"规模化商用期"快速过渡，全球具身智能市场规模预计达195.25亿元，我国市场占比近半。
澳鹏全球高级副总裁、大中国区及北亚区总经理田小鹏博士表示："具身智能要真正实现从‘数字理解'到‘物理执行'的跨越，高质量、多模态的训练数据是不可或缺的基础燃料。RoboGo平台的推出，正是我们基于对行业痛点的深刻洞察，为构建具身智能数据基础设施迈出的关键一步。"
数据瓶颈：制约具身智能发展的核心挑战
在具身智能快速发展的背后，高质量训练数据的稀缺正成为制约行业进步的主要瓶颈。
与传统的AI模型不同，具身智能系统需要理解物理世界的复杂性，包括空间关系、物体属性、物理规律以及动态交互等多个维度。这种复杂性使得数据要求远超传统AI应用。
澳鹏中国产品研发副总裁钱程指出："具身智能数据的特点在于其多模态和场景依赖性。单一类型的数据无法满足智能体在物理环境中交互的需求，我们需要构建涵盖视觉、语言、动作等多种模态的综合性数据解决方案。"
平台创新：三大技术体系构建数据生产力
基于对行业需求的深入理解，澳鹏RoboGo平台通过三大核心技术体系，为具身智能提供全方位的数据支持。
澳鹏RoboGo平台以三大技术体系构建数据生产力
感知升维体系突破了传统的数据标注限制。平台通过双光融合标注技术，将红外与自然光数据相结合，使智能体能够在复杂环境中精准识别目标。同时，基于深度摄像头与多视角图像的融合标注技术，构建高精度3D点云与语义地图，为智能体提供结构化的空间认知数据。
认知建模系统致力于帮助AI学习世界的"物理常识"。通过视频内容理解标注技术，平台能够对真实世界视频中的空间场景、行为意图及多对象交互关系进行结构化解析。此外，结合重力、摩擦、碰撞等物理因素构建的因果标注案例库，为AI学习真实世界物理因果链提供了坚实基础。
决策优化方案赋予智能体类人的思考与执行能力。多相机协同标注技术能够对物体形变及最佳抓取点进行跨视角时空对齐，攻克手眼协调中的视角盲区难题。思维链标注技术则通过结构化记录智能体的环境状态记忆与动作序列规划，提供可解释的任务分解能力。
应用实践：从技术突破到场景落地
RoboGo平台的技术优势已在多个具体场景中得到验证。澳鹏中国产品研发副总裁钱程表示："我们的目标是构建一个完整的数据生态，不仅提供标注工具，更要为具身智能的每个发展阶段提供数据养分。从基础的空间认知到高级的推理决策，RoboGo都能提供相应的数据解决方案。"
在家居服务领域，平台通过真实场景的行为标注数据，赋能机器人掌握家居整理、物品递送等生活化技能。例如在复杂家庭环境中，帮助机器人准确理解"将水杯从餐桌移到茶几"这类涉及空间认知和物体操作的综合任务。
工业制造是另一个重要应用场景。平台为工业机械臂提供精准的操作标注数据，实现复杂装配、精密抓取等高级技能学习。通过多视角连续帧标注技术，机械臂能够准确预测物体形变，实现毫米级操作精度。
在智能驾驶方面，RoboGo构建的多传感器融合标注体系，显著提升了自动驾驶系统对复杂交通环境的认知与决策能力。从简单的路径规划到复杂的动态避障，平台都能提供相应的训练数据支持。
澳鹏全球高级副总裁、大中国区及北亚区总经理田小鹏博士总结道："我们相信，数据是释放具身智能巨大潜力的关键。随着智能体加速融入生产生活，真实场景数据将呈现指数级增长。澳鹏将持续深耕具身智能数据领域，以创新技术架构和专业服务能力，助力产业伙伴实现从技术突破到规模化商用的跨越。"
