均普智能发布全新工业具身智能数据战略

南派资讯：7月8日，均普智能（股票代码：SH688306）正式发布全新的工业具身智能数据平台Primus Forge和工业级头戴式数据采集设备Primus Ego，标志着公司具身智能数据业务战略全面升级，形成覆盖“采集硬件→数据平台→开源数据集→真机验证”的工业具身智能数据全栈能力。

均普智能具身智能业务CTO表示：“工业场景是具身智能从实验室走向规模化商用的第一个主阵地，而当前的核心瓶颈在于高质量工业数据的缺失。均普智能的使命，除了成为工业具身智能落地应用的软硬件整体解决方案的提供者，也有志于成为工业具身智能数据基础设施的定义者，让工业数据从‘被动记录’走向‘主动生产’，从‘单次使用’走向‘可复用的数据资产’。”

在具身智能数据服务市场规模预计达千亿级的背景下，此次战略升级，有望进一步为均普智能打开全新的发展空间。

均普智能此次发布的工业具身智能数据平台Primus Forge构建了从采集 →质检 → 标注 → 训练 → 测评 →部署的具身数据全链路能力。该平台包含四大核心模块：数据采集层（ingest.joysonrobot.com）实现设备管理与任务中心化调度；AI自动化标注工作站利用VLM大模型替代人工完成80%以上的标注工作，解决具身智能数据量巨大的标注瓶颈；多模态格式转换支持HDF5/MCAP/LeRobot互转，抹平不同硬件平台与算法框架间的数据格式鸿沟；语义化数据治理通过向量数据库实现自然语言检索，将“找数据”从小时级降至秒级。

（图说：均普智能发布全新工业具身智能数据平台Primus Forge）

在数据标注层面，平台针对具身智能特有的“感知-动作”对齐需求进行了深度优化，将图像分割、深度估计、3D感知、手物交互检测和动作语义识别整合至一条自动化流水线中。通过规则预标注配合VLM交叉验证的半自动模式，平台在仅增加少量人工成本的前提下，可将标注数据的语义密度提升数倍。

平台核心亮点还包括“边采边传”的异步并发能力——支持后台上传任务的同时继续新任务采集，大幅提升现场数据采集效率；三位一体的结构化设计让产出数据天然具备高质量上下文标签；全通道数据时间、空间对齐处理，实现数据的高可用，是训练端到端具身大模型的关键基石。

此外，平台内置的LeRobot数据可视化分析工具支持用户将本地数据拖拽至浏览器直接播放，全程无需上传云端，既保障了企业核心数据资产的隐私安全，又避免了海量视频传输的带宽焦虑。该工具支持多模态数据同步回放、Action与State虚实线对比分析以及逐帧步进控制，直击机器人开发者排查硬件延迟与遥操作信号延迟的核心痛点。

此次一同发布的Primus Ego数据采集设备是一款面向工业场景的头戴式Egocentric设备，以第一人称视角低干扰地记录工人在真实工业环境中的操作过程，将操作经验转化为可训练、可验证、可复用的具身数据资产。

核心配置方面，Primus Ego搭载5路摄像头同步采集——3路环绕RGB摄像头与双目立体相机实现硬件同步，超过270°视场角，最大程度捕捉人手操作细节；手部骨骼重建算法获取精细化手部灵巧操作姿态数据；视觉布局与机器人本体主视角同构，采集视角与训练视角天然对齐。

（图说：均普智能首款聚焦工业场景数据采集终端设备Primus Ego）

（图说：Primus Ego从工人第一人称视角即时采集操作流程及工艺等工业场景真实数据）

不同于目前市场上泛场景的众包采集方案和无本体采集路线，均普智能Primus Ego设备深度锚定工业精密制造场景——具身智能模型训练中最稀缺、价值最高的数据资产来源。均普智能依托其60余年智能制造积累与均胜集团全球百家工厂制造场景，使Primus Ego能够真正进入真实产线，采集抓取、装配、搬运等工业核心操作数据。

从硬件设计理念来看，Primus Ego的定位并非单纯的视频录制工具，而是一套完整的“工业数据生产系统”。传统视频录制设备只能输出影像，Ego则通过多传感器融合、视频自动分片、手部骨骼重建算法、自动化语义标注的处理流程，使采集结果天然具备“可训练、可验证、可复用”的资产属性。每一段采集数据均携带统一的时间戳、传感器标定信息与场景标签，可直接对接下游算法训练流程，大幅降低数据预处理环节的人力与时间成本。

6月15日，均普智能旗下宁波具身智能机器人创新中心联合博登智能、上海交通大学MINT实验室，正式开源全球首个面向真实机器人强化学习的大规模数据集RW-RL-Dataset，首批数据超过1000小时，覆盖4类机器人系列、9个场景域、30个任务模板。该数据集首次记录了机器人执行中的成功、失败与恢复全过程，解决了机器人“只会模仿、不会自救”的行业痛点。

均普具身智能事业部CTO表示：“此次开源只是起点，我们将持续扩充数据集规模，计划2026年底前达到3000小时以上，重点增加工业精密装配等高价值场景数据。”

在生态合作层面，均普智能已战略投资具身智能数据平台觅蜂科技，围绕智能制造与具身智能数据应用展开深度协同。

上海交大MINT实验室赵波教授表示：“我们与均普智能、博登智能联合开源的RW-RL-Dataset，是全球首个面向真实机器人强化学习的大规模数据集。均普智能在真实工业产线的数据采集能力与我们的算法研究形成了很好的协同——从数据到算法闭环验证。期待通过与均普智能的持续合作，为行业提供更多高质量的开源真机RL数据。”

星衍智能CEO杜承彬表示：“均普智能拥有深厚的工业自动化积淀与数据基础设施能力，我们双方已经在商超场景的数据采集上展开了深度合作。均普智能的真机遥操+数据治理能力，让真实场景数据真正变得可用、可复用。我们期待继续携手，一起探索更多工业与商业场景中具身智能落地的可能性。”

2026年被业界公认为“具身数据元年”。数据显示，截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据总量仅约50万小时，而训练通用具身模型至少需要千万小时级数据，缺口超过99%。据多家研究机构测算，2026年中国具身智能市场规模预计突破1万亿元，其中数据服务占比超15%。

行业共识正在形成——“未来12到18个月，谁能真正在半开放场景里把第一个数据闭环跑通，这将是决定性因素”。均普智能此次发布的软硬件产品组合，正是瞄准这一关键窗口期，为行业提供可规模化的工业数据采集与治理基础设施。

在市场规模快速膨胀的同时，工业制造场景因涉及产线安全、操作规范、设备保密等多重门槛，始终是数据采集的“深水区”。均普智能在具身智能数据业务领域的差异化优势在于深耕工业制造场景，依托均胜集团全球百家工厂的制造场景和广泛的客户生态，公司拥有其他数据服务商无法复制的“制造场景＋客户生态＋工业自动化”三位一体壁垒，成为极少数能够真正进入真实工业产线采集高质量操作数据的企业。这种不可复制的场景壁垒，正是此次均普智能具身智能数据战略升级的核心底气。