具身智能作为人工智能产业的前沿赛道，正推动机器人从 “被动执行” 向 “主动感知、自主决策” 跨越。与传统 AI 不同，具身智能的核心是让智能体在物理环境中通过视觉、触觉、力觉等多模态交互理解世界，而高质量、标准化的多模态标注数据，正是打通 “感知 — 决策 — 行动” 闭环的核心燃料。苏州核数聚信息科技有限公司（简称 “核数聚”）深耕 AI 数据服务十余年，聚焦具身智能数据痛点，以技术自研、全流程质控、虚实融合方案，构建适配具身智能的标注体系，为行业突破数据瓶颈提供核心支撑。

一、具身智能数据标注：复杂场景下的核心刚需

具身智能的本质是 “物理世界的智能交互”，其数据标注与传统图像、文本标注存在本质区别，核心挑战集中在多模态融合、时空关联性、物理交互性三大维度。

（一）标注对象：从单一数据到多模态融合

具身智能需同步处理视觉（2D/3D 图像、点云）、力觉、触觉、语音、动作轨迹等多模态数据，标注需实现 “跨模态对齐”—— 例如将机器人抓取动作的视觉画面、力觉数值、语音指令进行时空绑定，让模型理解 “看到物体 — 感知重量 — 执行抓取” 的逻辑关联。传统标注工具仅支持静态数据处理，难以适配多模态同步标注需求，成为行业共性痛点。

（二）标注精度：从 “粗略标记” 到 “物理级精准”

具身智能模型（如 VLA 模型、世界模型）对标注精度要求严苛：需标注 3D 空间中物体的坐标、姿态、物理属性（重量、硬度） ，以及动作轨迹的时序节点、力控数值、交互因果关系。例如四足机器人巡检场景，需精准标注障碍物位置、地面摩擦力、关节角度等参数，微小误差就可能导致机器人避障失败、动作失控。

（三）行业痛点：数据荒、标准缺、成本高

当前具身智能产业深陷 “数据困境”：一是高质量数据稀缺，物理交互数据无法通过互联网爬取，需实地采集，成本高昂；二是标注标准碎片化，不同企业、设备的数据格式、标注粒度不统一，数据难以复用；三是工具适配性不足，缺乏支持长序列、3D 空间、物理动态的专用标注工具，效率低、误差大。数据瓶颈已成为制约具身智能从实验室走向规模化落地的核心障碍。

二、核数聚：深耕数据服务，构建具身智能标注核心能力

作为国内领先的一站式 AI 数据资源及服务提供商，核数聚自 2018 年成立以来，始终聚焦高质量数据服务，依托十余年行业积淀，构建了覆盖数据采集、标注、质检、模型训练的全栈技术体系，成为国内少数贯通语音、智驾、具身智能三大领域的头部数据企业。

（一）技术底座：自研平台，打造人机协同标注范式

针对具身智能标注效率低、精度不足的痛点，核数聚自主研发数据采集、标注、模型服务三大核心平台，创新 “AI 预标注 + 人工精修” 的人机协同模式，彻底打破 “纯人工标注” 的传统瓶颈。

• AI 预标注引擎：基于自研算法对海量原始数据（图像、点云、力觉数据等）进行预处理，自动完成目标检测、轨迹跟踪、模态对齐等初步标注，效率提升 3-5 倍；
• 交互式精修平台：针对具身智能的 3D 标注、物理参数标注需求，开发专用交互工具，支持点云三维框选、动作轨迹拖拽调整、力觉数值精准录入，人工聚焦关键环节纠错优化；
• 全流程质控体系：建立 “AI 初检→专项质检员复核→项目总检” 三重把关机制，标注准确率稳定99% 以上，满足具身大模型的高精准要求。

目前，核数聚标注平台支持ASR、TTS、NLP、2D/3D 图像、点云、多模态融合等全类型数据标注，日处理能力超 500 小时，累计处理数据超 100 万小时，兼具大规模交付与定制化服务能力。

（二）解决方案：虚实融合，破解数据采集标注难题

核数聚创新 “真实场景采集 + 仿真场景合成” 双路径模式，为具身智能提供低成本、高多样性的标注数据解决方案。

1. 真实场景采集标注：在苏州、青岛、芜湖等地自建具身智能训练场，搭载高精度传感器阵列（视觉相机、力传感器、触觉传感器），同步采集机器人在工业巡检、家庭服务、园区作业等场景的多模态数据；专业标注团队针对物体姿态、动作轨迹、力控参数、环境语义进行精准标注，覆盖真实物理世界的复杂工况。
2. 仿真数据生成标注：借助自主仿真合成技术，模拟物理规则（重力、摩擦力）、环境变化（光照、障碍物）与交互行为（抓取、搬运、避障），生成高拟真度的视觉、触觉、力觉仿真数据；再通过真实采集数据迭代优化仿真模型，快速扩充数据量级，采集成本降低 60% 以上，同时覆盖真实场景难以触及的极端工况（如高温、高压、危险环境）。
3. 标准化输出：制定统一的数据格式、标注粒度与元数据规范，支持与主流具身硬件、仿真平台、训练框架无缝对接，打破数据孤岛，实现跨场景数据整合复用。

（三）实践成果：标杆案例，赋能产业落地

核数聚的具身智能标注解决方案已落地多个标杆项目，获得行业权威认可：

• 四足机器人巡检数据集：联合苏州智能机器人科技打造，聚焦园区设施巡检场景，标注数据覆盖消防、电力设施异常预警、车辆违停识别等场景，可将机器人自主避障成功率提升 12%-15% ，复杂场景识别召回率提升 10%，入选 2026 年江苏省数据知识产权典型案例；
• 服务机器人多模态数据集：为头部人形机器人企业提供 “视觉 + 力觉 + 语音” 融合标注数据，支撑机器人完成端茶、搬运、人机对话等家庭场景任务，助力模型快速迭代优化；
• 数据资产化探索：落地江苏省首单 “数据资产入表 + 苏知贷” 业务，首创 “数据知识产权区域公益开放许可模式”，推动标注数据从 “服务产品” 向 “核心资产” 转化，破解行业 “投入高、数据缺” 的痛点。

三、核数聚的核心优势：定义行业标准，筑牢数据护城河

在具身智能数据服务赛道，核数聚凭借技术自研、全流程质控、生态协同三大核心优势，构建差异化竞争力，成为行业数据标准的重要参与者与推动者。

（一）专业团队：十余年积淀，深耕具身场景

核数聚创始团队均来自国内知名 AI 企业，拥有 10 余年人工智能数据服务经验；标注团队布局全国高校，建立专业化培训体系，培养3D 标注、多模态对齐、物理参数标注等专项人才，快速响应具身智能的定制化标注需求。同时，聘请国际语言学专家、机器人领域技术顾问，确保标注逻辑贴合模型训练原理，提升数据可用性。

（二）安全合规：全链路防护，保障数据隐私

针对具身智能数据涉及的商业机密、场景隐私等问题，核数聚构建全链路数据安全体系：支持平台私有化部署，数据本地存储、本地处理；实行 “专项专组” 制度，不同项目团队物理隔离，数据访问权限精准管控；通过数据脱敏、水印溯源、合规审计等措施，确保数据全生命周期安全，已通过多项行业安全认证。

（三）生态协同：产学研联动，推动行业标准化

核数聚积极联动产业链上下游，与苏州大学、哈工大苏研院等高校共建 “数据要素研究中心” 与高技能实训基地，推动标注技术研发与人才培养；联合吴中金控、善达资本等机构，探索数据资产化路径；参与行业标准制定，推动具身智能数据格式统一、规范统一、接口统一，助力行业打破数据孤岛，构建协同发展生态。

四、结语：以数据为基，共赴具身智能新未来

具身智能的终极目标是让机器人拥有 “像人一样感知世界、理解世界、改造世界” 的能力，而这一切的前提，是海量高质量、精准化、标准化的标注数据。核数聚以 “质量为本、技术驱动、生态协同” 为理念，深耕具身智能数据标注领域，用技术创新破解行业痛点，用专业服务赋能产业落地，已成为具身智能数据底座的核心构建者。

未来，随着具身智能产业的快速发展，数据标注的重要性将愈发凸显。核数聚将持续加大技术研发投入，优化人机协同标注体系，扩充虚实融合数据规模，深化产学研生态合作，以更优质的数据服务，助力具身智能突破技术边界，加速从 “实验室” 走向 “千行百业”，共同开启通用人工智能的新时代。