强强联合，构建工业领域具身智能机器人数据采集新范式
近日，德塔智能联合中国信通院两化所于2026工业互联网大会正式发布工业领域具身智能机器人训练数据集2.0。该数据集联合清华大学、北京大学等高校，以及京东、中兴、埃夫特、埃斯顿、海信等产学研用各方共同建设，面向真实工业场景、真实作业任务与真实测试需求，旨在为具身智能模型训练、算法验证及性能测试提供高质量数据底座。国内工业具身智能领域补齐高质量数据短板，开启工业实景智能化训练全新阶段。
相较于传统工业数据集，本次迭代升级的2.0版本彻底打破实验室虚拟数据局限，深耕真实工业场景、贴合真实作业任务、匹配真实测试需求，全方位适配工业具身智能模型训练、算法迭代验证、设备性能测试等核心场景，为工业人工智能落地应用筑牢硬核数据底座。
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首创“作业即采集”，实现数据高效真实采集
针对传统工业数据采集效率低、人工干预多、脱离真实作业场景等难题，德塔智能推出全球首创的头戴式全身全景数据采集方案，构建全新“作业即采集”数据组织模式。
该模式以人类原生第一人称视角（Egocentric）为核心，无需额外搭建虚拟场景、无需中断生产作业，就能对工人真实工位操作动作、标准化作业流程、车间环境感知、人机交互全过程进行同步采集、同步记录、同步转化。
这一创新不仅大幅提升了工业具身智能数据的采集效率、真实度与精准度，更突破了传统数据采集的规模化瓶颈，为海量、高质量工业数据的持续迭代扩容提供了核心技术支撑。
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开创“实景炼数”，打造全场景真实数据体系
区别于行业普遍采用的“实验室造数”模式，工业数据集2.0开创“实景炼数”全新建设路径，真正让数据扎根工业一线。
研发团队深入汽车工厂、智能制造生产线等核心工业场景，将数据采集阵地直接搬到真实产线、真实工位、真实生产任务中。由一线产业工人严格按照实际生产流程完成作业，同步完成数据采集工作，真正实现数据从工业现场中来、在工业场景中淬炼、向工业应用中落地。
依托该模式生成的数据集，高度贴合工业真实作业逻辑、精准匹配工业生产任务需求，相较于传统数据集，在智能模型训练、算法验证、设备性能测试中具备更高的适配性、实用性与参考价值，能够有效助力工业具身智能机器人快速适配复杂工业场景、提升作业精度。
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