平台看点 | 澳鹏RoboGo具身智能数据开发平台：突破物理世界的AI边界

07/10/2025

具身智能（Embodied AI）正迎来爆发式增长——从工业机器人到人形智能体，从实验室研究到千亿级市场落地，具身智能正在重塑AI与物理世界的交互方式。全球科技巨头与创新企业纷纷布局，大模型驱动的智能体正加速从“数字理解”迈向“物理执行”。

具身智能正引领AI技术进入新纪元。在机器人、智能体、自动驾驶系统等领域快速发展的当下，如何让AI真正理解并适应物理世界，成为行业面临的核心挑战。

高质量、多模态训练数据的匮乏，严重制约着具身智能的进化速度与应用深度。在此背景下，澳鹏RoboGo具身智能数据开发平台应运而生。

澳鹏团队基于在AI数据领域的前沿探索，打造了覆盖感知升维、认知建模、决策优化三大技术体系的全栈式解决方案，为具身智能体提供理解物理世界所需的结构化训练数据——不仅仅是工具的创新，更是具身智能发展的重要基础设施。

本期平台看点，我们将深入解析RoboGo平台的三大核心技术功能，了解其如何赋能AI突破数字与物理世界的边界，实现真正的环境交互与智能决策。

感知升维：从二维到三维，穿透视觉极限

基于红外与自然光的双光融合标注技术，突破单一光谱标注的局限性，确保复杂环境中目标细节的完整、精准标注。

基于深度摄像头与多视角图像的融合标注技术，构建高精度3D点云标注与语义地图标注，为具身智能体提供结构化空间认知数据，强化其距离感知、三维避障及环境交互能力。

通过视频内容理解标注技术，对真实世界视频中的空间场景、行为意图及多对象交互关系（如"人拿起记号笔后走向白板"的时序关系标注）进行结构化解析，为具身智能体构建动态环境认知框架，赋能其场景理解、行为预测与实时决策能力。

结合重力、摩擦、碰撞等因素，标注并构建具身智能所需的因果标注案例库，如“斜坡滚球”动力学标注与“遮挡发现”空间关系标注，为AI学习真实世界物理因果链提供结构化训练基础。

通过多视角连续帧标注技术，对物体形变及最佳抓取点进行跨视角时空对齐标注，为具身智能机械臂构建动态三维操作知识库，攻克手眼协调中的视角盲区与形变预测难题，实现毫米级操作精度。

通过思维链标注技术，结构化记录智能体的环境状态记忆与动作序列规划。如“寻找胡萝卜→打开抽屉→识别胡萝卜→抓取胡萝卜”的思维链标注，为具身智能体提供可解释的任务分解能力，实现复杂目标的因果推理与执行。

家居机器人场景赋能：通过真实场景的行为标注数据，赋能机器人掌握家居整理、物品递送等生活化技能，加速其商业化落地进程。

工业机器人智能化升级：为工业机械臂提供精准的操作标注数据，实现复杂装配、精密抓取等高级技能学习，推动制造业自动化向智能化转型。

自动驾驶环境理解：构建涵盖多传感器融合的道路场景标注体系，提升自动驾驶系统对复杂交通环境的认知与决策能力。

澳鹏RoboGo平台的推出，标志着具身智能数据开发进入系统化、专业化新阶段。我们以创新的技术架构和深厚的行业积累，为AI突破物理世界边界提供坚实的数据支撑。未来，澳鹏将持续深耕具身智能等前沿领域，以数据之力助力千行百业实现智能化跃迁。