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相較于傳統(tǒng)通用數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集2.0聚焦工業(yè)具身智能自主感知、動態(tài)決策、自適應(yīng)操作核心能力短板，提出三大創(chuàng)新性突破：一是構(gòu)建首個“試錯糾錯”數(shù)據(jù)體系，完整記錄機(jī)器人在任務(wù)執(zhí)行過程中出現(xiàn)偏差、識別問題、調(diào)整動作并最終完成任務(wù)的全過程，使模型能夠?qū)W習(xí)真實(shí)工業(yè)環(huán)境中的自適應(yīng)糾偏能力；二是首創(chuàng)“作業(yè)即采集”數(shù)據(jù)組織模式，聯(lián)合德塔智能采用全球首創(chuàng)全身采集設(shè)備，以人類原生第一人稱視角為核心，將工人在真實(shí)工位中的操作動作、作業(yè)流程、環(huán)境感知和人機(jī)交互全過程同步采集、同步記錄、同步轉(zhuǎn)化，提升具身智能數(shù)據(jù)獲取效率、真實(shí)性和規(guī)模化擴(kuò)展能力。三是開創(chuàng)“實(shí)景煉數(shù)”全新建設(shè)路徑，走進(jìn)汽車工廠和生產(chǎn)制造一線，把數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場搬到真實(shí)產(chǎn)線、真實(shí)工位、真實(shí)任務(wù)之中，由一線工人按照實(shí)際生產(chǎn)流程直接開展作業(yè)采集，讓數(shù)據(jù)從工業(yè)現(xiàn)場中來、在工業(yè)場景中練、向工業(yè)應(yīng)用中去，更貼近真實(shí)作業(yè)邏輯、更符合工業(yè)任務(wù)需求。