中大伟业正式开放 人工智能 与 具身智能 高质量数据集 生态合作

2026年，AI行业最大的瓶颈已经不在模型，不在算力，而在数据。具身智能要迎来属于自己的“ChatGPT时刻”，至少需要千万小时级有效真实交互数据。而截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据存量仅约50万小时，不足需求的5％。另一组数据同样刺眼：通用大模型所需的优质公开人类文本，预计在2026—2032年间接近枯竭。当仿真数据无法复刻真实世界的光照扰动、人流密度和突发交互，当粗放式采集堆出的“数据量”被反复证伪，行业真正缺的，从来不是“更多数据”，而是对的数据。

中大伟业（北京）科技有限公司做的事情，就是生产这种“对的数据”。

在通用人工智能、具身智能产业快速推进的背景下，高质量真实场景数据集已经成为制约大模型迭代落地的关键要素。近日，中大伟业（北京）科技有限公司正式官宣对外开放人工智能、具身智能双赛道高质量数据集，面向国内大模型、人形机器人、具身智能基础模型企业开启产业合作，以场景数据底座助力AI技术从虚拟走向真实物理世界。

中大伟业（北京）科技有限公司作为国家高新技术企业，国家级创新型企业、中大伟业（北京）科技有限公司长期深耕线下实景数字化领域，依托300＋合作景区真实线下场景，完成多模态原始数据采集、标注与闭环质检，沉淀形成可用于模型预训练、微调、测评的标准化数据集，覆盖环境感知、空间定位、人机交互等具身智能核心任务。

依托5项发明专利、四十余项软件著作权以及参与编制的4项团体标准，中大伟业（北京）科技有限公司建立起一套完整的数据治理体系，区别于纯仿真生成数据，实景采集的数据更加贴合真实复杂环境，能够有效弥补大模型在物理世界感知、决策方面训练样本不足的行业痛点。凭借和科大讯飞、美团、支付宝等头部企业长期战略合作经验，具备大规模场景项目落地与联合研发能力。

“大模型能力的天花板，由高质量数据决定。具身智能想要落地，模型必须在真实多变的物理环境中反复训练。”中大伟业相关负责人表示，本次数据集对外开放，不只是数据资源输出，更希望和各大模型企业开展深层次联合共建，包括定制化场景数据采集、数据集联合研发、行业标准共创等多元合作模式，打通模型训练—实景验证—迭代优化的产业闭环。

当前国内具身智能、人形机器人赛道加速产业化，大量基础模型团队缺少大规模真实场景训练素材。中大伟业（北京）科技有限公司本次开放数据集，可为大模型企业提供稀缺的实景训练资源，加速AI、人形机器人技术落地，推动人工智能产业生态协同发展。

人工智能大模型正在进入产业深水区，具身智能也迎来从算法验证走向规模化落地的关键窗口。数据，已成为决定模型能力上限、行业适配速度和商业落地效率的核心要素。

中大伟业（北京）科技有限公司聚焦人工智能与具身智能两大方向，围绕真实业务场景、复杂交互环境和高质量标注标准，提供可用于模型训练、评测、迭代与场景适配的数据集解决方案。

重点覆盖：

人工智能高质量数据集：面向大模型训练、行业知识增强、任务评测与效果优化；

具身智能高质量数据集：面向感知、决策、交互、操作与场景理解；

场景化数据能力：支持多模态、多任务、多环境下的数据构建与标注；

合规可控的数据合作机制：重视数据来源、标注质量、安全合规与交付标准。

适合哪些合作伙伴

通用大模型公司

具身智能大模型公司

机器人、智能终端、自动驾驶与智能装备企业

行业大模型研发机构

需要高质量训练数据、评测数据与场景数据的智能系统团队

合作方向

1．　数据集授权使用，用于模型训练与效果评测

2．　联合定制化场景数据采集

3．　数据集共建、行业团体标准共创

4．　场景＋模型联合落地项目开发

中大伟业（北京）科技有限公司面向AI大模型与具身智能企业开放三类合作：

①　标准化高质量数据集授权。　覆盖真实景区场景的多模态交互数据集，经过治理、标注与确权，可直接用于预训练、后训练与垂类适配。

②　定制化数据采集与场景验证。　基于300＋真实场景和自研端侧感知节点，针对你的模型短板定向补充数据，并在真实物理环境中完成真机测试与能力验证。

③　联合训练与场景共建。　开放非门票运营场景作为具身智能机器人的落地验证空间，数据回流反哺模型迭代，形成“训练—验证—再训练”的闭环。

数据不会从仿真里“生成”出物理智能。它只能在真实的世界里，被真实地走过、交互过、沉淀下来。

如果你正在为具身大模型寻找千万小时缺口里那批真正“对的数据”，如果你受够了在仿真偏差和粗放采集之间反复权衡，欢迎联系中大伟业。

把物理世界最稀缺的那部分数据，交给最需要它的人。

为什么选择与中大伟业（北京）科技有限公司合作

中大伟业（北京）科技有限公司不仅关注数据规模，更重视数据质量、场景适配性和产业可用性。我们希望通过高质量数据集，帮助大模型企业降低数据获取成本，提升训练效率，加快从“模型能力”到“场景价值”的转化。