在机器人技术向智能化、场景化深度渗透的当下，训练数据的质量与规模已成为制约机器人自主决策能力突破的核心瓶颈。传统数据采集模式要么依赖纯真实场景（成本高昂且场景覆盖有限），要么依赖纯仿真生成（与现实存在“数字鸿沟”），难以满足机器人对复杂环境的适应需求。
Omnibot 云端生产机器人训练数据解决方案创新性地构建 “真实 - 仿真” 融合路径，通过两阶段递进式数据生成策略，既保留真实场景的数据价值，又发挥仿真技术的规模化优势，为机器人训练提供高效、精准、全面的数据支撑。
▍一、仿真数据生产阶段
该阶段以少量真实数据为锚点，通过参数泛化与云端算力联动，实现训练数据的规模化生成，具体流程如下：
01 数据采集与基础要素构建
通过云桌面仿真遥操技术采集少量真实数据，构建多维度基础样本库：
机器人本体
覆盖 Agibot G1、Franka panda、Franka、Galbot one charlie 等主流型号，实现机器人硬件特征的泛化覆盖。
环境场景
包含开放环境、简单房间、厨房、客厅、工厂、办公室等典型场景，构建多样化背景环境库。
任务类型
涵盖 Stack Cube（堆叠方块）、Place toy to box（玩具入盒）、Place upright mug（直立放杯）、Open drawer（抽屉操作）等高频任务，形成任务逻辑样本集。
02 泛化参数配置与批量生成
基于基础样本数据，通过精细化参数设置扩展数据维度，关键参数包括：
全局泛化参数
随机机器人初始状态、随机方块位置间隔、交互物体姿态变异等，模拟真实场景的不确定性。
量化控制参数
关节角度（joint1、joint2、joint3）的均值与方差、空间坐标（x、y）的均值与方差等，精准控制数据分布的多样性。
配置完成后，调用云端算力批量生成数据（如单次设定生产 100 条），显著提升数据对边缘场景的覆盖能力。
▍二、大模型数据增强阶段
对参数泛化生成的批量数据，通过 NVIDIA COSMOS 进行数据增强处理，优化数据的细节丰富度与场景适配性。以第一阶段产出的数据为输入，依托云端 COSMOS 大模型服务实现深度泛化，进一步缩小仿真与真实场景的差距：
数据输入与精准定位
在 Cosmos Transfer 平台中，通过内容 ID（如 “video2”）快速查询并加载目标数据，确保增强对象的精准性。
定向输入与结果输出
选择 “数据泛化增强” 模式，通过提示词明确增强维度（如 “增加光照变化”“添加动态障碍物”），触发云端大模型进行针对性处理。最终输出的增强数据（如下图）可精准匹配真实场景的复杂变量，大幅提升训练数据的实用价值。
综上，Omnibot 具身智能服务平台通过 “仿真数据规模化生产→大模型深度增强” 的两阶段闭环，融合真实数据的精准性与仿真技术的高效性，最终生成覆盖多机器人、多场景、多任务的高质量训练数据，为机器人在真实环境中的自主决策与灵活操作提供了坚实的数据保障。
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