面向真实世界的数据能力

聚焦自动驾驶与具身智能，围绕视觉、点云、时序、轨迹、动作与场景数据，提供从任务设计、数据生产到质量管理与成果交付的行业数据服务。

自动驾驶

围绕道路感知、目标跟踪、行为理解、场景识别与长尾问题建设，处理图像、视频、点云、多传感器与连续时序数据，为自动驾驶模型训练、评测与场景库建设提供高质量数据支持。

处理道路图像、连续视频与多视角数据，覆盖目标、属性、关系与场景信息，支持感知模型与场景理解相关任务。

围绕 LiDAR、空间结构与多传感器信息，构建三维目标、空间关系与道路环境数据，支持三维感知与融合任务。

整理连续帧中的目标关联、状态变化、运动轨迹与行为序列，为目标跟踪、预测与动态场景理解提供数据基础。

覆盖车辆、行人、道路要素、交通设施、复杂行为与特殊事件，持续建设真实道路中的高价值场景与长尾数据。

从基础感知到复杂道路理解，我们围绕模型能力与项目阶段持续扩展数据范围，为自动驾驶系统的训练、验证与迭代提供稳定的数据支持。

围绕机器人在真实环境中的感知、操作、交互与任务执行，构建视觉、动作、轨迹、环境状态与完整任务过程数据，支持 VLA、机器人控制、操作学习与复杂任务规划。

处理第一视角、第三视角、多摄像头与连续视频数据，描述物体、空间、状态与环境关系，为机器人建立真实场景理解能力。

围绕抓取、放置、移动、开合、工具使用等操作任务，记录动作过程、对象状态与执行结果，支持操作学习与策略训练。

组织机器人运动轨迹、操作步骤、环境状态与任务阶段，让模型能够学习从任务目标到完整执行过程的连续行为。

整理人与机器人、机器人与环境之间的交互过程，以及异常状态、失败轨迹与恢复过程，为模型鲁棒性与复杂任务能力提供数据支持。

从环境感知到动作执行，从单步操作到复杂任务，我们围绕具身模型进入真实世界所需的数据持续构建训练与评测基础。

通过统一任务规范、样例校准、过程质检、多级复核与问题闭环，我们控制不同批次、不同场景与不同执行环节中的质量波动，支撑大规模、长期和持续的数据交付。

无论是自动驾驶还是具身智能，我们都可以基于模型目标、数据类型、项目规模与质量要求，提供相应的数据生产与交付方案。