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]

人形机器人技术发展路径 - 人形机器人技术演进分为三个阶段：基于程序控制的演示阶段(1.0阶段)、基于大模型的模仿阶段(2.0阶段)和基于海量3D数据的智能阶段(3.0阶段) [1] - 3D数据是产业竞争的核心节点，能让AI对物理世界有更准确的理解，实现三维场景中的高级推理 [1] - 当前3D数据集发展面临两大痛点：获取与处理成本高昂、标准化程度低导致兼容性差 [2] 天娱数科的技术布局 - 公司构建分层次、多维度的数据生态体系，自建3D动捕与多模态数据采集基地，累计获取150万条3D数据和65万条多模态数据 [2] - 公司已完成5个具身智能数据集在北京国际大数据交易所的数据资产登记 [2] - 公司研发具身智能大模型一体机Behavision2.0平台，采用"算法+数据+算力"三位一体架构和Real2Sim2Real模式 [4] 人形机器人产业化挑战 - 产业面临四大挑战：缺乏算法通用开发平台、通用3D数据平台、通用场景测试平台和通用人才培养平台 [3] - 需加快标准制定与完善，包括硬件接口标准、软件通信协议标准、3D数据集标准等 [3] - 建议加强复合型人才培养，在高校设置具身智能相关专业 [3] 人形机器人应用前景 - 工业制造、医疗康养、公共安全等场景有望大规模应用人形机器人 [3] - 工业领域可从事组装、检测等工作，医疗领域可辅助手术和康复护理，公共安全领域可执行巡逻和应急救援 [3] - 具身智能技术从模仿阶段迈向智能阶段后，将加速实现大规模落地 [4] 技术路线与产业趋势 - 坚持"大小脑"与机械本体协同共进的技术路线 [4] - 人形机器人正在经历从赛场到市场、从展示到实用的历史性转变 [4] - 技术持续突破和产业协作深化将重新定义未来人机关系 [4]