具身智能
模型训练
行业挑战
空间样本匮乏：用于训练感知模型的高精度空间数据获取难度大，室内结构样本分布有限，模型泛化能力受限。
语义一致性难建立：手工建模流程繁杂、缺乏统一数据结构，训练集中难以保证语义一致与几何准确并存。
解决方案
多场景批量采集：通过手持与机器人设备结合，快速完成办公楼、工厂、商场、住宅等典型环境的高精度三维扫描。
标准化建模输出：生成统一格式的彩色点云、三维模型与语义标签，作为可直接用于路径规划、视觉感知等训练的数据资产。
价值成效
数据驱动智能迭代：支持头部机器人公司构建与迭代空间感知模型，提升定位精度、避障能力与动态适应性。
高质量、高一致性数据供给能力：快速构建高密度样本池，显著降低算法团队获取、清洗、组织空间训练数据的成本。
系统集成
行业挑战
系统模块各自为政：在多数机器人系统中，地图构建、路径规划与任务调度往往由不同团队或模块开发，空间数据缺乏统一入口，导致部署复杂、系统割裂。
地图数据不具可编程性：传统地图建模流程主要面向人类可视化使用，不具备结构化、可被程序直接读取的能力，难以支撑机器人动态调用与自动决策。
解决方案
构建结构化空间数据模型：将采集到的点云与三维模型转换为结构化空间表达，包括障碍物、通道、关键点位等语义信息，形成可被算法读取的数据模型。
提供标准 API 接口对接系统：将空间数据封装为可被调用的接口服务，机器人系统可按需获取路径规划、导航辅助、空间状态等信息，实现“感知即服务”。
价值成效
机器人系统可直接感知环境变化：无需人工转换地图格式，系统可实时访问空间数据，自动判断路径是否畅通、目标点位是否变更，提高自主运行能力。
快速部署、远程复用：标准 API 支持跨平台、跨项目接入，无需每次重建系统流程，极大降低部署成本与多地项目交付压力。
需要更智能的行业解决方案？我们乐于挑战复杂场景，也擅长给出答案。
Click here to change this text. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.