7月26日至28日，世界人工智能大会（WAIC 2025）在上海世博中心盛大举行期间，天娱数科受邀出席7月27日下午的“语料筑基 智生时代”语料创新发展论坛。天娱数科首席数据官吴邦毅在论坛圆桌环节围绕“什么是‘好数据’”与多位行业专家展开深度探讨，并以Behavision平台百万级3D数据集实践为核心，系统阐释了物理AI时代数据的核心价值，揭秘了数据支撑智能体“理解物理世界、自主交互决策”的底层逻辑。
当人工智能从“数字世界的算法博弈”迈向“物理世界的交互实践”，数据的价值维度正被重新书写。吴邦毅表示，若想让智能体真正走进物理世界，“好数据”必须同时满足物理真实性、语义可理解性、场景泛化性三大核心标准。
吴邦毅介绍，物理世界的核心是“规则”——物体的几何结构、材质属性、动态交互关系，共同构成了智能体行动的“约束条件”。天娱数科通过自建3D动捕与多模态数据采集基地，整合毫米级高精度3D扫描设备、双目视觉系统及自研算法，已在Behavision平台积累150万条3D数据和65万条多模态数据，其中包括20万条机器人任务训练的专业数据及丰富的3D铰接数据。
物理真实性是数据的“骨架”，语义可理解性则是赋予数据“灵魂”的关键。在物理世界中，智能体的决策需要“跨模态认知”，实现看见物体、理解指令、执行动作三者之间的深度关联。
“3D铰接数据的核心价值，在于精准刻画物体可交互部件的结构属性与运动规律。”吴邦毅介绍，例如门的合页转动轨迹、抽屉的滑动阻尼、旋钮的旋转角度等具有运动特征和交互属性的部件，都能通过3D铰接数据实现细粒度描述与标注。这种对“物理细节”的极致追求，使得数据从传统的二维视觉表达，跃升为可计算、可推理的物理结构模型。
近日，天娱数科的3D铰接数据因技术领先性与应用价值，成功入选《北京市行业高质量数据集典型案例》，成为行业数据采集的范本。
据介绍，行业普遍面临的“数据孤岛”难题——单一场景数据难以支撑智能体应对复杂多变的物理环境，是制约物理AI落地的关键瓶颈。天娱数科创新采用“少量真实+大量仿真”的高效训练模式，依托Real2Sim2Real，让单一场景真实数据向多场景海量仿真数据拓展。
这种“真实数据锚定+仿真数据拓展”的模式，能大幅提升模型在未知环境中的泛化能力，大幅降低单任务数据成本，为数据的规模化应用扫清障碍。
三维价值体系的落地，离不开技术平台的支撑。
Behavision平台通过整合百万级3D语料库，并结合深度视觉模组等感知设备，构建了“感知-推理-执行”的技术闭环，让数据从“静态资源”转化为驱动智能体交互的“动态引擎”。
目前，Behavision平台的“人形机器人空间6D动捕长程数据”等多个数据集已在全国多地数据交易平台上架，推动“好数据”从“技术资源”转化为“标准化资产”。吴邦毅表示，平台的原子技能库支持多类型机器人动作复用，为物理AI时代打造“机器人的安卓系统”，让不同类型的智能体能共享数据能力，加速行业技术迭代。物理AI并非替代传统业务，而是通过重构人机交互逻辑，推动产业从“工具辅助”升级为“智能协同”。
从家庭服务机器人精准完成“整理书桌”任务，到工业机械臂在复杂工况下实现“自适应装配”，再到智慧物流系统中AGV小车的“动态路径规划”，背后都是“好数据”支撑的物理AI能力。
据介绍，此次WAIC 2025上，天娱数科的“好数据”三维价值体系，不仅为物理AI领域提供了可落地的数据标准，更预示着数据要素驱动的产业变革已进入深水区。
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