数据/具身智能

具身与多模态交互

面向具身智能与多模态智能的交互数据。我们将感知、规划与动作序列贯穿起来,记录环境反馈与空间任务的执行,并配以明确的成功标准与评测规范。可按需定制。

覆盖范围

  • 感知
  • 规划
  • 动作序列
  • 环境反馈
  • 图像 / 视频理解
  • 空间任务

交付内容

  • 场景描述
  • 动作标签
  • 反馈状态
  • 成功标准
  • 错误类型与评测规范

构建流程

从源头到验收

我们从不堆一批人工标注,便草草交付。每类数据都要走完一个封闭且全程可观测的循环:依需求生成,经机器检查,由专家裁决,端到端可追溯。而每类数据所走的路径,各有不同。

  1. 01

    场景构建

    每个场景都先固定感知输入与目标,确立稳定的多模态世界,此后每个动作都可据此解读与评判。

  2. 02

    动作序列标注

    逐步标注动作序列及其引发的反馈状态,记录从感知到行动的闭环,而非环境的一张静态快照。

  3. 03

    多模态对齐

    将视觉、空间与文本输入逐一对齐到每个动作,轨迹在各模态间依据一致,回放时依然连贯。

  4. 04

    成功与错误分类

    同时确立明确的成功标准与结构化的错误分类,为评测提供精确的词汇:何为完成,因何失败。

  5. 05

    一致性抽样

    在抽样切片上测量标注者间一致性,于规范锁定之前,量化感知与动作标签的共识程度。

  6. 06

    评测规范

    将场景格式、动作空间、成功标准与错误分类整合为一份评测规范,交付物可完全按委托要求评分。

每轮运行都会产生学习信号,回流至源数据集;流水线由此逐批自我收紧。

样本

看看数据本身

本类别的一份真实样本,经过精简:它服务的场景、对训练的意义,以及交付时的数据形态。

应用场景

  • 借助环境反馈训练从感知到行动的策略
  • 评估空间理解与多模态理解
  • 让规划立足于具身环境的状态

对训练的意义

重要

机器人与智能体的多模态前沿;需求因具身形态而差异悬殊,故一律按需定制。

主要特点

  • 感知 → 行动链
  • 环境反馈状态
  • 明确的成功标准
  • 按需定制

具身数据集一律按需定制——场景格式、动作空间与成功标准,取决于你的具身形态与仿真器。告诉我们你的平台,我们来为你规划样本。交付形态与上文的智能体轨迹一致:感知输入、动作序列、逐步反馈状态,外加一份评测规范。

需要样本,或想定制构建?

告诉我们规格与规模,我们按单交付。

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