接入设备数据、工艺数据、质量结果和现场图像，形成已具备的工业数据基础。
核心路径
从工位基础数据到机器人操作数据
采集卡实现多源数据时间同步，接入设备数据和工艺数据；UMI 轻量采集适合快速扩量，遥操作本体数据补齐高质量机器人动作，上线样本回流继续沉淀生产环境数据。
通过手持仿末端执行器采集演示数据，不依赖机器人本体，适合位姿精度要求不高的工位快速扩量。
熟练工人通过遥操作控制机器人，沉淀高质量机器人动作，精准补齐复杂工位数据。
订单生产环境中的执行过程、异常样本和质量结果持续回流，支撑模型训练与评估。
从采集到训练评估
让多源数据在同一时间线上对齐
设备信号、工艺参数、视觉样本、动作轨迹和执行结果需要被同步、治理和标注，才能真正支撑工业具身模型的训练、评估和部署。
多源采集
时间同步
语义治理
样本标注
训练评估
上线回流
把设备、工艺、视觉和动作数据对齐到同一时间线上，减少样本不可用和因果错位。
UMI 数据采集不依赖机器人本体，可在前期快速建立任务样本池。
在协议允许的情况下，上线后的机器人数据、执行结果、异常和质量反馈进入数据底座，让模型持续接近真实现场。
数据管理与应用
从数据资产到可靠的机器人应用
数据存储、标注、数据集管理、模型训练、仿真验证和模型部署连成同一条工具链，让多源数据沉淀为高质量数据集和可部署的模型能力。
以工业数据湖统一承载工位、设备、工艺、视觉和动作数据。
支持自动、半自动标注，并通过版本和权限管理高质量数据集。
面向世界模型和 VLA 训练，在数字孪生环境中完成仿真验证。
将验证后的模型部署到机器人本体和现场系统，形成可靠应用。
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