当人工智能浪潮从虚拟世界涌向物理现实，自动驾驶汽车自由驰骋、机器人各展所长的美好图景正逐步显现，但物理 AI 的发展之路并非坦途。高质量数据极度匮乏、数据闭环工具缺失、落地应用标准不明确等问题，成为制约行业进一步发展的关键 “拦路虎”。
如何为物理 AI 提供充足且可靠的 “数据燃料”，成为这场智能变革的核心命题。在这充满挑战与机遇的领域中，浙江无问智行科技有限公司CEO刘盛翔，作为物理AI数据基座的探路者，正以坚定的步伐和卓越的智慧，努力破解这一难题。
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行业先锋：
从技术开拓到标准引领
作为中国第一批自动驾驶技术人员，刘盛翔深耕自动驾驶测试领域十余年，凭借对技术的执着追求与敏锐洞察力，从零开始创建百度自动驾驶测试体系和数据闭环工程能力，为自动驾驶技术从理论走向实践提供了关键支撑；同时深度参与国内首个自动驾驶路测政策与法规制定，为行业合法化、规范化发展奠定基础，助力自动驾驶技术在合规框架内稳步前行。
依托十余年自动驾驶领域研发管理经验，无问智科于 2022 年正式成立。凭借前瞻性的行业视野与清晰的发展定位，公司迅速获得市场认可，成功入选福布斯中国投资价值初创企业 100 强，并顺利完成多轮融资。秉持 “打造通向物理 AI 的数据基座平台” 的宏伟愿景，无问智科致力于成为人工智能时代核心基础设施的构建者和行业加速器，持续为物理 AI 发展注入动力。
此外，刘盛翔作为业界权威专家，曾兼任北京市及多个市级专家委员会委员，承担国家 “具身智能高质量数据集” 建设任务，在推动行业标准建立与技术发展中发挥举足轻重的作用，以专业知识与丰富经验引领行业稳健前行。
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无问方案：
数据闭环破解行业核心痛点
在成立之初，无问智科就精准定位为国内首家专注于 AI 数据 + 仿真验证一体化解决方案的科技公司，在全球物理 AI 领域率先践行 “数据与仿真闭环” 技术，致力于打造全球领先的物理 AI 数据基座平台，成为物理 AI 时代核心基础设施提供商。
当前物理 AI 发展面临三大核心痛点：其一，高质量数据匮乏，数据采集成本高、效率低且安全风险大，无论是自动驾驶还是具身机器人领域，数据获取均需投入大量资源，还可能面临意外风险；其二，高效工具缺失，数据无法高效闭环，传统数据应用依赖人工，效率低、质量不稳定，仿真合成数据的 sim2real gap 显著，导致模型迭代速度放缓；其三，缺乏落地应用的量化标准与评测标准，直接阻碍商业化落地与大规模推广。
针对这些行业痛点，无问智科构建从 “数据生产” 到 “仿真验证” 的数据闭环全链路解决方案，以渐进式路线推进基于世界模型的数据工厂和世界模拟器建设，破解数据终极难题。技术层面，公司拥有多模态大模型驱动的自动标注技术，效率较人工提升 10 倍以上，实现高质量结构化真实数据的高效低成本生产；新一代生成式仿真技术基于真实数据重建 + 生成的技术范式，生成高保真仿真场景，大幅缩小 sim2real gap，构建大规模高保真合成数据和端到端仿真模拟器。通过 “数据与仿真闭环体系” 构建世界模型的数据飞轮，无问智科为物理 AI 发展提供强大数据基座支撑。同时，公司持有乙级测绘资质，承建国家 “具身智能商业与家庭服务高质量数据集”，并入选 “浙江省高质量数据集典型案例”，技术实力与行业影响力得到充分印证。
03
数据基座：
筑牢 AI 时代的核心基础设施
物理 AI 作为人工智能应用于物理世界的重要领域，自动驾驶与具身智能是其两大核心应用场景。为解决行业高质量数据匮乏难题，无问智科在长三角布局三大全国首创数据采集训练场，通过真机遥操作、UMI、aloha、human-centric 等多种方式采集真实数据，结合重建 + 生成技术范式积累仿真数据，形成真实与仿真融合的数据基座。这一数据基座不仅满足物理 AI 企业对高质量数据的需求，更可支撑自身世界模型的训练。
世界模型是物理 AI 的核心基础模型，能够理解物理世界规律与特征并生成所需数据。未来，无问智科将构建基于世界模型的数据工厂，持续生成可供物理 AI 学习的数据，如同人类通过观察与模仿习得新技能；同时，基于世界模型打造的世界模拟器，可助力物理 AI 开展强化学习与自我迭代进化，提升其智能水平。例如在自动驾驶训练中，世界模拟器能构建实时可交互的复杂路况与交通场景，让自动驾驶汽车在多样化场景中学习训练，增强应对突发情况的能力。
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创新生态：
以共享模式赋能产业协同
作为初创企业，无问智科凭借独特优势在行业中脱颖而出。其核心价值在于助力自动驾驶和具身智能企业构建数据基座，减少重复投入，避免重复造轮子，让企业能够集中精力深耕核心关键能力。以算法研发企业为例，无需投入大量资源搭建数据采集与处理平台，可直接复用无问智科提供的数据基座，加快产品研发进度、提升产品质量。
同时，无问智科积极开放优质资源，与真实数据产生者建立良好合作关系，建设国内首个 “虚实结合的具身智能公共训练场”，打破传统训练场的排他性，为全行业提供 “真实场景采集 + 无限仿真拓展” 的开放服务。通过 “类 Airbnb 模式” 对接工业、商超、家庭等真实场景，让更多企业与机构共享优质资源，推动创新生态良性发展。例如小型机器人企业可通过这一公共训练场获取真实场景数据，开展产品测试与优化，提升核心竞争力。
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未来展望：
三位一体战略
助力行业创新发展
作为国家高质量数据集建设先行先试单位，无问智科核心团队正积极投身具身智能国家及行业数据相关标准的研讨与制定。公司产品与服务紧密贴合 “人工智能 +” 国家战略，助力物理 AI 从 “技术突破” 转向 “商业化落地”。在政策与标准的引导下，物理 AI 行业将实现更规范的发展，避免低水平竞争，迈向标准化发展道路。通过制定统一的数据标准与测试规范，不同企业的产品可在同一基准下进行评估比较，促进公平竞争与合作创新。
刘盛翔带领团队始终聚焦物理 AI 数据关键技术的创新与突破，有效解决行业长期面临的数据缺失、场景泛化能力不足、工具不可用等核心痛点。无问智科以打造通向物理 AI 的数据基座为目标，提供公共数据基座平台，赋能物理 AI 企业加速产品训练与迭代，推动具身智能真正走进物理世界。未来，公司将围绕 “世界模型 × 数据工厂 × 世界模拟器” 三位一体战略，持续深化技术融合与平台升级，助力行业创新发展，开启智能新时代的崭新篇章。
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