行业背景与挑战 - 高质量3D数据是推动机器人从感知智能迈向行动智能的战略性资源 [1] - 过去十年3D数据领域由欧美主导的ModelNet、ShapeNet等静态数据集奠定基础，Objaverse-XL将3D资产规模推向百万级别 [1] - 现有数据难以支撑机器人在真实物理环境中的复杂操作需求，尽管PartNet-Mobility、SAPIEN等数据集尝试引入可动性概念，但仍受限于数据规模、动作一致性与物理精度 [1] - 高质量、结构化、具备物理约束的铰接物体数据成为全球研发机构共同追逐的关键突破口 [1] 公司平台与数据集能力 - 公司旗下Behavision Pro平台已累计超过150万条3D数据、65万条多模态数据，并构建了涵盖丰富物理属性的3D铰接数据集 [2] - 该数据集凭借数据一致性、物理精度与行为可解释性优势，持续位列HuggingFace平台3D铰接数据集下载前列，被广泛应用于视觉—语言—动作模型以及强化学习、模仿学习等核心任务 [2] - 数据集系统性定义了如何操作对象的行为逻辑，构建了从感知到行为的完整表达框架，其核心能力体现在外观层、结构层、语义层和物理层四个层面 [2] - 通过高维结构化体系，数据集成功搭建起连接视觉识别与行为生成的桥梁，有效支撑Real2Sim2Real闭环学习，显著缩小仿真—现实差距 [3] 战略意义与未来规划 - 3D数据正从基础资源升级为核心竞争力，公司平台通过结构化设计与物理真实性突破，为当前全球铰接数据稀缺的行业瓶颈提供了解决方案 [3] - 公司将持续加大对行为导向3D数据资产的投入，不断优化和拓展数据集内容，构建更高标准、可扩展的仿真数据体系，为通用具身智能体的研发提供系统化、结构化的物理世界数据支撑 [3] - 公司秉持开放共建理念，期待与全球科研机构及开发者携手，共同推动行业数据基础设施的升级与互通，加速具身智能时代的全面到来 [3]