具身智能多模态数据采集与数据工程服务

开发内容与工作范围

以下工作可根据现有系统和项目条件组合实施，具体模块与交付责任在项目范围中确认。

产品定义与需求基线

确认用户、场景、功能、成本、结构、法规、供应和验收条件，形成产品范围。

工业设计与结构开发

开展外观、交互、堆叠、材料、装配、防护和结构样件设计。

电子硬件与嵌入式

实施控制、供电、接口、传感、通信、PCB、固件和驱动等开发工作。

应用与系统集成

开发配套应用、管理界面或云边接口，联调设备、数据和业务流程。

样机与工程验证

完成样机装配、功能、电气、环境、可靠性和可制造性检查，闭环问题。

供应链与生产导入

按合同范围支持 BOM、打样、小批量、测试工装、生产文件和版本变更。

什么是具身智能多模态数据采集与数据工程服务？

该服务面向机器人学习、策略训练、感知与控制验证项目，围绕任务定义、采集系统开发、遥操作或人工示教、多传感器同步标定、数据清洗标注、格式转换和数据集验收形成工程链路。项目可从一台机器人和一组代表性任务的 P0 可行性验证开始，再依据有效数据率、场景覆盖和下游可用性决定是否扩展。

可以采集和整理哪些机器人数据？

数据字段由机器人平台、任务和训练框架决定，常见范围如下。最终字段、采样频率、时间源和精度阈值在项目范围说明书中确认。

数据类别	常见字段	验收关注点
视觉与空间	RGB、多相机、双目、深度、点云、相机内外参	时间戳、帧完整性、曝光质量、标定残差与坐标定义
机器人本体状态	关节位置、速度、力矩，末端位姿、夹爪状态、里程计、IMU	单位、坐标系、采样连续性、丢包和设备版本
交互与动作	遥操作指令、动作序列、力/力矩、触觉、接触事件、任务阶段	动作与观测对齐、事件边界、失败和恢复片段
语义与元数据	语言指令、物体和场景标签、操作者事件、环境和版本信息	标签定义、权限来源、覆盖矩阵、一致性与可追溯性

服务模块

可按项目阶段选择以下模块，不要求一次采购全部内容。

场景与任务设计：定义目标行为、任务阶段、对象变化、失败类型、长尾条件和覆盖矩阵。
采集系统开发：接入相机、深度、点云、IMU、关节、夹爪、力觉和控制接口，开发记录、监控与导出工具。
遥操作与人工示教：对接现有遥操作设备，或按约定范围开发示教链路、操作界面、事件标记和安全停机机制。
多模态同步与标定：统一时间源、坐标系、触发方式和标定版本，记录同步偏差与校准结果。
数据治理与标注：执行完整性检查、去重、异常片段识别、隐私处理、任务/对象/动作标签及抽检。
格式与平台适配：按约定交付原始数据、元数据、ROS bag/MCAP、Parquet/MP4、LeRobot 兼容结构或客户自定义格式。
仿真与合成数据：针对难采集条件设计仿真任务、合成轨迹或场景变体，并与真实数据分开标识。
训练与验证接口：提供加载器、回放和基线检查，协助定位数据问题；模型训练与效果指标需另行约定。

适用项目类型

机械臂抓取、分拣、装配、上下料和工具操作等工业操作任务。
仓储物流、移动操作、巡检、导航与人机协作中的多传感器数据采集。
人形机器人、轮式机器人、四足机器人、夹爪或灵巧手平台的数据链路建设。
现有机器人平台升级，以及国际客户需要本地部署、远程协作或分阶段数据交付的项目。

启动前需要提供什么？

机器人、控制器、遥操作设备和传感器清单，以及接口、协议、固件、ROS/ROS 2 图或现有代码。
任务定义、操作流程、对象与场景范围、失败条件、风险区域和希望覆盖的变化因素。
数据用途、目标模型或训练框架、数据格式、交付位置、保留周期和验收责任人。
现场权限、操作者授权、第三方资产许可、数据权属、隐私和跨境要求。

实施流程

需求与数据合规评估：确认平台、任务、传感器、数据用途、现场条件和权利边界。
P0 可行性验证：用一组代表性任务验证接口、同步、采集稳定性、数据结构和下游加载。
冻结范围与验收基线：书面确认字段、格式、覆盖矩阵、抽检方式、阈值、交付批次和变更规则。
采集、治理与分批交付：执行采集、清洗、标注、版本化、校验和阶段复盘。
下游验证与闭环：在约定工具链中完成加载、回放或训练前检查，按问题类型回修数据或采集策略。

可约定交付物

任务说明、数据字典、覆盖矩阵、命名规则和版本规范。
采集软件、设备配置、接口适配、时间同步和标定资料。
分批数据集、元数据、校验和、版本清单及原始/派生数据关系说明。
清洗、标注、抽检规则和质量报告。
格式转换工具、加载器、回放脚本或约定平台的导入说明。
测试记录、已知问题、限制项和交付验收清单。

如何验收数据质量？

验收不使用脱离场景的统一数字。各项阈值应绑定设备、任务、数据批次、工具版本和测试方法，常见检查项包括：

多传感器时间偏差、帧/消息丢失率、采样连续性和标定记录。
有效 episode 比例、任务成功/失败片段、异常原因和覆盖矩阵。
标签一致性、抽检结果、隐私处理记录和数据血缘。
目录、字段、单位、坐标系、校验和、版本及加载器可用性。
在约定环境中的导入、回放或训练前读取验证。

国际项目的数据安全与交付

涉及人脸、声音、家庭或工厂空间、位置、设备标识及操作者信息时，需要在采集前明确合法来源、授权、用途、最小字段、保留周期、访问控制和去标识化方式。国际项目可讨论本地采集、本地处理、客户环境部署和分阶段交付；具体跨境路径由合同各方依据适用规则确认。

合同应区分原始数据、清洗数据、标注、合成数据、采集工具、转换脚本和模型输出的权利与使用范围，并明确删除、返还、备份和第三方资料处理方式。

能力与责任边界

本服务是项目制的数据采集与数据工程，不表示稳格科技已经建设大规模数据工厂，也不预设数据量、固定周期、固定质量阈值或现场资源。规模化采集需要根据设备数量、场地、人员、安全和数据用途单独评估。

数据集可用性可以通过字段、同步、覆盖、加载和回放进行验收，但数据本身不构成对模型精度、泛化能力、训练收敛、商业结果或监管准入的保证。相关指标需在模型、任务、样本和测试条件明确后另行约定。

工程格式与公开技术依据

项目可参考下列公开资料设计数据结构和验证方法。引用仅用于说明工程接口，不代表认证、标准符合性或第三方背书。

常见问题

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内容审核：稳格科技机器人与人工智能工程服务团队｜更新日期：2026-08-30