7月26日至28日，世界人工智能大會（WAIC 2025）在上海世博中心盛大舉行期間，天娛數科受邀出席7月27日下午的“語料筑基 智生時代”語料創新發展論壇。天娛數科首席數據官吳邦毅在論壇圓桌環節圍繞“什么是‘好數據’”與多位行業專家展開深度探討，并以Behavision平臺百萬級3D數據集實踐為核心，系統闡釋了物理AI時代數據的核心價值，揭秘了數據支撐智能體“理解物理世界、自主交互決策”的底層邏輯。

當人工智能從“數字世界的算法博弈”邁向“物理世界的交互實踐”，數據的價值維度正被重新書寫。吳邦毅表示，若想讓智能體真正走進物理世界，“好數據”必須同時滿足物理真實性、語義可理解性、場景泛化性三大核心標準。

吳邦毅介紹，物理世界的核心是“規則”——物體的幾何結構、材質屬性、動態交互關系，共同構成了智能體行動的“約束條件”。天娛數科通過自建3D動捕與多模態數據采集基地，整合毫米級高精度3D掃描設備、雙目視覺系統及自研算法，已在Behavision平臺積累150萬條3D數據和65萬條多模態數據，其中包括20萬條機器人任務訓練的專業數據及豐富的3D鉸接數據。

物理真實性是數據的“骨架”，語義可理解性則是賦予數據“靈魂”的關鍵。在物理世界中，智能體的決策需要“跨模態認知”，實現看見物體、理解指令、執行動作三者之間的深度關聯。

“3D鉸接數據的核心價值，在于精準刻畫物體可交互部件的結構屬性與運動規律。”吳邦毅介紹，例如門的合頁轉動軌跡、抽屜的滑動阻尼、旋鈕的旋轉角度等具有運動特征和交互屬性的部件，都能通過3D鉸接數據實現細粒度描述與標注。這種對“物理細節”的極致追求，使得數據從傳統的二維視覺表達，躍升為可計算、可推理的物理結構模型。

近日，天娛數科的3D鉸接數據因技術領先性與應用價值，成功入選《北京市行業高質量數據集典型案例》，成為行業數據采集的范本。

據介紹，行業普遍面臨的“數據孤島”難題——單一場景數據難以支撐智能體應對復雜多變的物理環境，是制約物理AI落地的關鍵瓶頸。天娛數科創新采用“少量真實+大量仿真”的高效訓練模式，依托Real2Sim2Real，讓單一場景真實數據向多場景海量仿真數據拓展。

這種“真實數據錨定+仿真數據拓展”的模式，能大幅提升模型在未知環境中的泛化能力，大幅降低單任務數據成本，為數據的規模化應用掃清障礙。

三維價值體系的落地，離不開技術平臺的支撐。

Behavision平臺通過整合百萬級3D語料庫，并結合深度視覺模組等感知設備，構建了“感知-推理-執行”的技術閉環，讓數據從“靜態資源”轉化為驅動智能體交互的“動態引擎”。

目前，Behavision平臺的“人形機器人空間6D動捕長程數據”等多個數據集已在全國多地數據交易平臺上架，推動“好數據”從“技術資源”轉化為“標準化資產”。吳邦毅表示，平臺的原子技能庫支持多類型機器人動作復用，為物理AI時代打造“機器人的安卓系統”，讓不同類型的智能體能共享數據能力，加速行業技術迭代。物理AI并非替代傳統業務，而是通過重構人機交互邏輯，推動產業從“工具輔助”升級為“智能協同”。

從家庭服務機器人精準完成“整理書桌”任務，到工業機械臂在復雜工況下實現“自適應裝配”，再到智慧物流系統中AGV小車的“動態路徑規劃”，背后都是“好數據”支撐的物理AI能力。

據介紹，此次WAIC 2025上，天娛數科的“好數據”三維價值體系，不僅為物理AI領域提供了可落地的數據標準，更預示著數據要素驅動的產業變革已進入深水區。