摘要：在技术层面，从社区安防巡逻、老人护理，到工业车间巡检、家庭服务，具身智能机器人如今被寄予厚望，正从单一功能工具向多场景智能体进化，市场普遍认为，随着硬件成本下降与算法迭代，具身智能将成为继自动驾驶后，下一个万亿级赛道。
2025年，人形机器人与具身智能赛道正经历着前所未有的爆发式增长，政策与资本的双重驱动，让这个曾经停留在实验室的概念，加速走向产业应用。
在技术层面，从社区安防巡逻、老人护理，到工业车间巡检、家庭服务，具身智能机器人如今被寄予厚望，正从单一功能工具向多场景智能体进化，市场普遍认为，随着硬件成本下降与算法迭代，具身智能将成为继自动驾驶后，下一个万亿级赛道。
然而，繁荣背后，一个致命的“死结”正扼住行业咽喉：数据稀缺与孤岛化。当A公司的人形机器人在产线上跑完传送带分拣数据时，其视觉传感器捕捉的环境数据无法被B公司的机器人复用；当开发者为某品牌机器人训练的避障模型，换个硬件就需要从头适配；当企业花数百万采集的力控轨迹数据，因格式不统一只能躺在硬盘里沉睡……具身智能的“智能”二字，似乎正被数据瓶颈死死困住。
在此背景下，机器人大讲堂获悉，埃夫特启智近期升级了大衍数据平台，该平台以“数据－模型－仿真一站式智能开发”为核心，正试图用技术突破该问题，重塑具身智能的数据飞轮模式，平台于8月29日正式亮相，并向全行业开放公测。
▍行业陷入“成长的烦恼”
物理交互数据是具身智能成长的“食粮”，有机器人企业测算，仅家庭服务一个场景，目前就存在超10亿条的交互数据缺口。虽然数据缺口巨大，但多模态整合确实是行业大难题，视觉、力触觉、轨迹等多模态数据的采集与整合，复杂度远超传统AI。同时，由于行业缺乏统一标准，不同厂商的机器人数据格式千差万别，接口协议更是“各立门户”，数据难以流通复用。
据悉，大多实验室开发链路因此非常离散，资源重复浪费，开发者不得不“重复造轮子”。例如有实验室就数据采集用得A工具、清洗却需要用B系统、训练靠C平台、部署则依赖D软件。由于硬件厂商各自为战，数据平台格式不兼容，缺乏结构化预处理与工程工具链，生态割裂严重，目前各大厂商建设的数据平台基本是自用，且模型无法共享，开发者不得不为割裂的工具链重复投入，协作低效，动作复现困难。
不仅仅是真实数据采集和处理应用，仿真与真机之间的鸿沟更是让企业头疼不已，由于各家企业的产品构型有所差异，开发者仿真与真机鸿沟明显，测试成本高，大多仿真环境下训练的模型，由于仿真数据的真实性不足，多模态高质量数据稀缺，因此仿真数据到了真机上常常“水土不服”。这些痛点的核心，指向一个结论：具身智能的发展急需一个简洁易用的工具链平台，加快打通数据工程、具身模型训练、仿真测试、真机部署全流程。
而大衍数据平台的出现，正是为了重新打通这个闭环。
▍大衍数据平台如何重建数据工程
据悉，大衍数据平台是一个聚焦工业场景，面向全行业机器人厂商、开发者的通用型具身开发工具链平台。但它并非简单的各类工具拼凑，而是聚焦工业场景，旨在以一个更全栈的视角，解决机器人开发过程中“数据采集、处理、训练、仿真、部署”等系列工具链不足的痛点问题，从而推动具身智能从实验室走向落地应用，填补技术的落地鸿沟。
在数据工程的采集与清洗环节，跨品牌具身数据全流程统一治理是大衍平台的核心特性，这使其更容易打破不同厂商的“数据孤岛”。由于大衍数据平台支持统一的数据协议定义、多模态数据接入 SDK，采用转码、过滤、时间戳对齐等自动化数据预处理流程，通过预处理流程和工程工具链，实现数据采集，并且其设计了跨项目的数据目录结构与可视化浏览界面，还提供各种模态的数据清洗算子，支持用户自定义算子上传，并针对特定任务实现清洗逻辑的顺序编排，支持语义标签模板复用与版本控制以及跨团队权限与协作机制，从而让采集和清洗流程更加清晰，让团队协作效率大幅提升。
在数据标注方面，大衍数据平台不仅支持CV、NLP等传统单模态标注，更针对具身智能特点，开发了多模态标注工具，标注后能将异构数据统一为标准化格式，作为训练输入。另外平台还支持智能标注，加快标注效率。
在数据格式标准化处理方面，多品牌异构机器人的数据格式碎片化、任务协同低效、场景迁移成本高，大衍数据平台将不同格式的数据，转化为平台定义的标准格式，从而解决数据格式碎片化、缺乏数据结构标准的老大难问题。例如其目前就支持乐聚、零次方等多品牌机器人异构数据的采集、清洗、标注、存储，产出平台支持的统一格式的高质量数据集。
▍打造模型训练工具链新范式
大衍数据平台通过全栈技术整合，全面支持从预训练、微调到底层算力的多样化计算范式：
在预训练阶段，平台支持集成自研基座模型及RDT、Pi0、GR00T等主流开源模型，支持挂载真实/仿真数据集，实现大规模多模态数据训练。微调层面支持开发者通过LoRA等轻量化技术实现参数高效更新。
算力调度上，平台实现单机单卡到超大规模集群的灵活覆盖。单机单卡场景支持RTX 4090等消费级显卡运行轻量化推理（如1.8B模型推理延迟低至36ms），但是存在显存与IO瓶颈，而多机多卡场景通过Kubernetes+Volcano调度框架统一纳管云边异构资源，构建跨集群协同计算流水线，结合端云一体编排技术，实现千卡级GPU集群的分布式训练自动化，大幅提升强化学习、增量学习等复杂任务的并行效率，推动具身智能从实验室原型到真机落地的规模化演进。
在仿真模型测试环节，平台内置高保真仿真环境，支持多品牌机器人硬件异构适配、主流模型集成，基于统一的硬件适配层与部署协议，平台能快速实现多品牌机器人一键部署，开发者可先在仿真中测试模型，再部署到真机。
▍从“技术概念”到“产业价值”落地
大衍数据平台的价值，不仅在于技术突破，更在于解决实际场景中的问题。
目前，在应用环节，大衍平台实现了多模态感知驱动的智能生成技术，通过融合视觉感知、物理交互数据与强化学习算法，平台能实现复杂场景的智能轨迹生成。
如家具行业的工业喷涂场景中，产品具有单批产量小，批次多的特点，但传统喷涂依赖人工经验编程，轨迹调整需2～3天，很难开始换线柔性化生产，而平台可根据工件三维数据及人工喷涂等多源数据，通过对加工件实现3D视觉扫描，模型自主规划、自动生成最优喷涂轨迹，换线时间由2小时缩短至15分钟，从而实现了喷涂机器人的可复制性。
此外，本项目还实现了5G与机器人的相结合，利用5G的低延时（uLLRC）的特征，将机器人的数据实时采集到大衍数据云平台，既可以对喷涂机器人进行实时监控，也可以立刻结算出工人的工作量，使用的耗材等情况。目前，埃夫特在江西赣州打造的未来绿色产能共享平台已经部署近10台喷涂机器人，通过接入RaaS平台与大衍数据平台，创造了巨大的经济和社会效益。
▍让具身智能“飞入寻常百姓家”
大衍数据平台的出现正在重塑具身智能行业的发展逻辑，其核心价值在于提供开箱即用的全流程工具链，使企业及用户无需重复投入数据采集、模型训练等基础设施，显著降低研发成本。平台通过高效的数据采集机制，持续积累多场景具身数据资源，为具身智能的迭代提供底层支撑，同时打破行业数据孤岛现状，推动跨领域数据资源的整合与共享。
在生态赋能层面，大衍数据平台还凭借开放的协议接口和标准化工具链，大幅降低开发者的重复开发成本，支持第三方快速构建多样化应用，形成“数据流通-模型共享-应用协同”的良性循环，加速具身智能在工业、家庭、医疗等场景的深度渗透，实现从垂直领域应用到横向生态协同的跨越。
可以预见，随着数据孤岛的消解与开发门槛的降低，具身智能的规模化应用迎来新契机。大衍数据平台通过技术重塑数据飞轮，以工具链支撑与数据资产积累的双轮驱动，促进行业从孤立技术探索向协同生态进化转型，推动具身智能从概念迈向产业化实践，为行业伙伴提供共建机器人自主进化新范式的核心引擎。
平台将于9/1号开放公测，欢迎关注！公测网址如下:
来源：机器人大讲堂
