典型客户解决方案

针对不同具身团队的工作目标组织数据交付

以下内容说明三类客户的常见问题、适用方案和预期价值，不代表对特定客户合作关系的披露。

面向具身智能模型公司

为VLA模型构建统一的任务语义与动作层级。

大规模egocentric及示教数据在任务划分、动作边界和语义表达上存在批次差异。

治理原始数据，建立任务—子任务—动作—原子动作体系，结合VLM预标注与一致性检查。

减少数据清洗和规则解释工作，提高数据在模型版本之间的复用性。

让多渠道积累的复杂真机数据更快进入训练管线。

ROS Bag、MCAP和HDF5数据跨设备、版本和任务存在结构、Topic与质量差异。

统一解析、完整性检查、异常筛选、任务分解和质量验证。

减少数据工程与算法团队重复预处理和异常排查投入。

通过VLM、人机协同和精细化运营提升规模化生产效率。

大规模并行生产需要同时管理进度、人效、口径一致性和质量结果。

智能预标注、高风险筛选、人工精修、分层审核与实时进度管理。

发挥达到同行业标准3倍的生产效率，并保持质量和问题分布可追溯。

联系方式

如需了解具身数据治理、标注或质检方案，请通过飞书或邮件与乾衡数智联系。