機器之心發(fā)布
繼去年 10 月帕西尼前瞻布局宣布將打造 “具身智能數(shù)據(jù)云商城”,帕西尼聯(lián)合京東云、騰訊云、百度智能云共同打造的全球首個百億級規(guī)模全模態(tài)具身智能數(shù)據(jù)云商城,即日起全面對外開放
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攜手京東云、騰訊云、百度智能云,共建 “具身智能數(shù)據(jù)綠洲”
作為一個集成了海量高質(zhì)全模態(tài)實采數(shù)據(jù)與頂級云端算力的“進化服務(wù)引擎”,該平臺旨在從底層解決具身智能泛化的核心瓶頸。依托帕西尼五大自有超級數(shù)據(jù)采集工廠集群的百億級實采數(shù)據(jù),與京東云、騰訊云、百度智能云三家頂尖的云端算力與存儲能力,該平臺將以 4 大核心維度定義服務(wù)標準,為全球具身智能研發(fā)、具身模型迭代及產(chǎn)業(yè)智能化升級注入全新動能,以 “具身智能數(shù)據(jù)綠洲” 破解 “數(shù)據(jù)荒漠” 難題。
全模態(tài)高維交互數(shù)據(jù):獨家提供全球自由度最高(82)的人類手部五指動作數(shù)據(jù),融合 30 個六維觸覺模組,首次構(gòu)建 “視覺 - 觸覺 - 語言 - 動作” 的全模態(tài)閉環(huán)。
工業(yè)級精度,開箱即用:數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴格時空對齊與校驗,具備毫秒級精度,可直接訓練出高成功率、高泛化的控制模型與預訓練基座。
真機閉環(huán)驗證,打通落地 “最后一公里”:數(shù)據(jù)源于并回歸于真機交互,支持在多種機器人上完成端到端算法訓練與部署驗證,真正跨越 Sim2Real 鴻溝。
自有超級工廠,保障可持續(xù)的海量供給:依托全自建、全鏈可控的 5 大數(shù)據(jù)工廠,實現(xiàn)標準化、規(guī)模化采集與處理,為 Scaling Law 提供可靠、可定制的大規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。
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- 全模態(tài)數(shù)據(jù)云商城官網(wǎng):https://dataset-mall.paxini.com/
- 全模態(tài)數(shù)據(jù)集官網(wǎng):https://omnisharingdb.paxini.com/
- 樣例數(shù)據(jù):https://huggingface.co/datasets/paxini/Omnisharing_DB_SampleData
- 最新論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2602.05325
全球首個!是數(shù)據(jù)云商城,更是端到端的智能引擎
具身智能進化引擎:端到端一站式服務(wù),讓模型進化步入 “快車道”
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取方式賴線下拷貝、物理郵寄與繁瑣的本地部署,一套流程動輒數(shù)周,成本高昂且極易出錯。帕西尼攜手京東云、騰訊云、百度智能云三家頭部的云服務(wù)供應(yīng)商,通過深度戰(zhàn)略合作徹底改寫了這一范式。如今,用戶在線即可快速完成一站式數(shù)據(jù)采購,真正實現(xiàn) “數(shù)據(jù)到手,開箱即訓” 的服務(wù)體驗。
科學分級透明選購:數(shù)據(jù)按應(yīng)用場景與操作精細度進行科學分級,價格體系透明。用戶可根據(jù)自身需求自由選擇和組合不同級別的數(shù)據(jù)包,價格體系公開透明,選購體驗高效便捷。
自助敏捷交付:用戶只需登錄數(shù)據(jù)云商城平臺,即可在線完成數(shù)據(jù)選購、合同簽署、支付與交付全流程。標準合同線上一站式便捷簽署,下單即完成交付,購買即投入使用,大幅縮短數(shù)據(jù)獲取周期。
模型線上即訓:依托三家頭部云服務(wù)商強大的云計算能力,用戶可在購買數(shù)據(jù)后,可直接下載或一鍵遷移至客戶自己的騰訊云賬戶,在云端完成數(shù)據(jù)預處理、模型訓練與部署的全流程,無需擔憂本地算力不足或存儲瓶頸,真正實現(xiàn) “數(shù)據(jù)到手,模型開訓”。
全套工具鏈加持跨本體應(yīng)用:數(shù)據(jù)格式兼容業(yè)界主流框架,支持轉(zhuǎn)換為 LeRobot 等標準格式,用戶無需在復雜的格式轉(zhuǎn)換上耗費精力,可直接跨本體 Retargeting 使用。
帕西尼通過端到端的云端閉環(huán)服務(wù),將數(shù)據(jù)服務(wù)從 “選購” 到 “使用” 的周期從數(shù)周壓縮至分鐘級,讓開發(fā)者真正聚焦于模型創(chuàng)新。
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帕西尼全模態(tài)具身智能數(shù)據(jù)云商城一站式便捷采購
數(shù)據(jù)質(zhì)量高:全模態(tài)、高維度、可跨本體,全面提升模型泛化能力
基于自研高精度 6D 霍爾陣列式觸覺傳感技術(shù),帕西尼打造了全球唯一具備高一致性物理交互數(shù)據(jù)獲取能力的柔性力學傳感器,并以此為核心,自研了整手全域觸覺采集終端 PXCap,配合空間視覺矩陣,共同構(gòu)建了全球首個 “以人為中心”(Human-Centered) 的全模態(tài)具身智能數(shù)據(jù)采集體系
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這一自研的數(shù)采體系所形成的堅實技術(shù)底座,保障了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的高質(zhì)量與高可用性,并由此重新定義了具身智能數(shù)據(jù)的行業(yè)標準:
全模態(tài)具身智能數(shù)據(jù):通過整手無盲區(qū)觸覺覆蓋的數(shù)采設(shè)備 + 空間視覺矩陣 + Neural Mesh 多模態(tài)神經(jīng)織網(wǎng)等自研軟硬件一體化采集系統(tǒng) PMEC,可從無損高保真采集包括高精度整手多維觸覺、多視角視覺、關(guān)節(jié)角度、自體感知、語音、文本等全維度人類物理交互行為的具身智能數(shù)據(jù),從而為具身智能體提供更豐富、更全面的環(huán)境信息,使其能夠更精準地理解任務(wù)、感知世界。
獨家 82 高自由度五指動作數(shù)據(jù):帕西尼自主研發(fā)的 PXCap V,是全球首款實現(xiàn)全五指無盲區(qū)觸覺覆蓋的穿戴式數(shù)據(jù)采集設(shè)備。其內(nèi)置 30 個六維觸覺模組,觸覺點數(shù)密度高達 3015 個,搭配全球最小型自研抗磁磁編碼器,可同步采集 15 種維度的觸覺感知信息及手部姿態(tài)、關(guān)節(jié)運動,軌跡重建精度行業(yè)領(lǐng)先,可完整還原人類在真實操作中的交互過程,可賦予具身智能體極高的物理一致性與精細度。
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高效率、低成本:通過真人佩戴 PXCap 設(shè)備進行人類日常行為效率的高效采集,以 3~6 倍于傳統(tǒng)遙操作的效率,捕捉了人類自然、流暢且連續(xù)的日常行為數(shù)據(jù)。這種方式不僅擺脫了對昂貴機器人本體的依賴,更保留了人類在長程任務(wù)中試探、糾錯等隱性策略與連貫性。
可跨本體使用:由多個視覺角度所采集的基于人類最高維度的行為與環(huán)境數(shù)據(jù),不僅支持任意視角的模型訓練,極大提升 Sim-to-Real 部署的魯棒性,更可直接用于高精度的三維場景與物體重建。結(jié)合 SomaRedirect 體感重定向技術(shù),數(shù)據(jù)被解耦為通用的運動表征,實現(xiàn)了跨機器人構(gòu)型的低成本遷移。
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全模態(tài)數(shù)據(jù) 5 ms 內(nèi)同步:實現(xiàn)了相機間硬件同步與多模態(tài)間算法同步的雙重保障,將系統(tǒng)延遲控制在 5ms 以內(nèi),確保了 “視覺感知 - 觸覺接觸 - 物體位移” 在時間軸上的絕對對齊,有效避免了因傳感器時滯導致模型學習到錯誤的因果關(guān)聯(lián),為高精度的策略學習奠定了堅實基礎(chǔ)。
科學化的場景設(shè)計:通過系統(tǒng)化的場景變量控制策略(Controlled Variables),不僅覆蓋了剛體、柔性體(如織物)、透明 / 高反光體等物理對象 ,更對光照、背景干擾、物體位姿及抓握軌跡進行了多維度的隨機化與對抗性設(shè)計,從而真正具備在非結(jié)構(gòu)化真實環(huán)境中處理長序列任務(wù)的強泛化能力。
嚴苛的數(shù)據(jù)質(zhì)量生命線:建立了一套標準化的全生命周期閉環(huán)管理系統(tǒng),極大降低了數(shù)據(jù)清洗的成本,確保了數(shù)據(jù)的一致性與高質(zhì)量,讓算法工程師可專注于模型本身的迭代。
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正是基于帕西尼這些核心技術(shù)與超高標準,由 Super EID Factory 所生產(chǎn)的億級規(guī)模全模態(tài)具身智能數(shù)據(jù)集產(chǎn)品 OmniSharing DB于 2025 年 8 月在北京國際大數(shù)據(jù)交易所成功上架,并獲得了官方出具的 “數(shù)據(jù)質(zhì)量高,可直接使用” 的A 級數(shù)據(jù)質(zhì)量標準評價,這也是國內(nèi)具身智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品首次獲得此類權(quán)威認證。
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數(shù)據(jù)體量全球最大:五大自有工廠、百億級實采數(shù)據(jù),從 “數(shù)據(jù)荒漠” 到 “富庶商城”
繼 2025 年 6 月于天津落成全球首個全模態(tài)超級數(shù)據(jù)采集工廠后,帕西尼已累計采集數(shù)千萬條高質(zhì)量全模態(tài)數(shù)據(jù)。今年,帕西尼再建四座數(shù)采工廠,形成輻射華北、華東、華中、西南、華南的五大超級數(shù)據(jù)采集工廠戰(zhàn)略縱深產(chǎn)業(yè)集群,以十萬平實景基地、“百億級” 實采數(shù)據(jù),從源頭破解了這一難題。
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結(jié)合“in-the-wild” 理念,帕西尼可在全國五大地區(qū)采集更貼近真實生活與產(chǎn)業(yè)場景的數(shù)據(jù)。而依托全球首創(chuàng)的 “以人為中心” 數(shù)采體系優(yōu)勢,五大數(shù)采工廠單日的數(shù)據(jù)產(chǎn)出即可等效于人類一生的交互經(jīng)驗,日后,帕西尼也將以“一日一生” 的數(shù)采效率,源源不斷地向數(shù)據(jù)云商城輸送驅(qū)動具身智能泛化落地與規(guī)模應(yīng)用的可靠 “燃料庫”,推動具身智能從 “數(shù)據(jù)荒漠” 走向數(shù)據(jù) “富庶” 時代
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靈活供給模式:“通用場景 + 定制化” 并行,覆蓋全場景數(shù)據(jù)需求
不同客戶處于不同的研發(fā)階段,對數(shù)據(jù)的需求千差萬別。依托天津數(shù)采工廠標準化采集與其余四廠 “in the wild” 實采能力,可為帕西尼的全模態(tài)數(shù)據(jù)云商城提供“通用場景 + 定制化場景” 的數(shù)據(jù)服務(wù),兼顧規(guī)模化效率生產(chǎn)與客戶的個性化需求。
場景數(shù)據(jù)集:覆蓋海量元動作與家庭生活、3C 制造、汽車裝配、物流分揀、餐飲服務(wù)、醫(yī)療護理等 15 大核心領(lǐng)域的長序列場景,包含數(shù)千萬條標準化、高質(zhì)量的全模態(tài)數(shù)據(jù),企業(yè)及科研機構(gòu)可即買即用,快速啟動模型訓練。
定制化數(shù)據(jù)服務(wù):針對客戶的特定場景與任務(wù)需求,不僅支持定制化場景搭建與數(shù)據(jù)采集,更可結(jié)合全國五大工廠的地區(qū)產(chǎn)業(yè)特色與生活場景,踐行 “in-the-wild” 理念。通過在真實、非結(jié)構(gòu)化的生產(chǎn)與生活環(huán)境中進行實地采集,為模型注入高魯棒性的真實數(shù)據(jù),助力具身智能攻克復雜環(huán)境下的泛化難題。
目前,帕西尼數(shù)據(jù)云商城已上架 100+ SKU 的海量數(shù)據(jù),并持續(xù)更新拓展,不斷為具身智能大模型提供 “強泛化” 燃料。
效果驗證:從實驗室到真實場景,具身泛化開啟 “倍速” 進化
高質(zhì)量數(shù)據(jù)不是終點,讓模型具備超強的泛化能力,讓機器人真正學會 “像人一樣干活” 才是核心目標。
帕西尼不僅在學術(shù)端印證了數(shù)據(jù)的有效性,更將商城數(shù)據(jù)直接注入自研的OmniVTLA 通用具身大模型,并部署于TORA 系列人形機器人進行實戰(zhàn)測試。實測顯示,模型在復雜任務(wù)中的操作成功率與跨場景適應(yīng)性均達到行業(yè)領(lǐng)先水平。
學術(shù)前瞻驗證
在帕西尼與上海交通大學、浙江大學聯(lián)合發(fā)表的最新論文《RoboPaint: From Human Demonstration to Any Robot and Any View》中,便對帕西尼所采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量與效果進行了驗證:
帕西尼提出了一種觸覺感知重定向方法,通過幾何與力引導優(yōu)化,將人類手部狀態(tài)映射至機器人靈巧手狀態(tài)。實驗表明:重定向的靈巧手軌跡在 10 種不同物體操作任務(wù)中成功率達 84%;
在逼真 Isaac Sim 環(huán)境中渲染重定向的機器人軌跡,構(gòu)建機器人訓練數(shù)據(jù),僅基于帕西尼生成的數(shù)據(jù)所訓練的 VLA 策略(Pi0.5)在三種代表性任務(wù)(即抓取與放置、推拉與傾倒)中平均成功率可達 80%。
學術(shù)成果有力證明:帕西尼“以人為中心” 的數(shù)采方案是一種可擴展且成本效益極高的數(shù)采方案,其方案下所采集的帶有觸覺模態(tài)的全模態(tài)數(shù)據(jù),對于訓練機器人復雜精細操作而言,其性能損失極小。此項學術(shù)驗證體現(xiàn)出帕西尼所生產(chǎn)的數(shù)據(jù)集具有極高的實用價值。
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*RoboPaint 數(shù)據(jù)流程:該數(shù)據(jù)流程能夠基于從人類演示中采集的多模態(tài)數(shù)據(jù) “繪制” 給具身智能體進行學習。通過 Dex-Tactile 重定向方法,能夠有效解決人機之間的跨具身性問題。
以數(shù)據(jù)飛輪加速具身進化
帕西尼已構(gòu)建起 一座“數(shù)據(jù)飛輪”:通過“硬件采集 → 數(shù)據(jù)增長 → 模型優(yōu)化 → 場景落地” 的全棧閉環(huán),每一條來自真實物理世界的實采數(shù)據(jù)都在反哺模型進化。伴隨云商城海量實采數(shù)據(jù)的持續(xù)注入,帕西尼自研的 OmniVTLA 大模型在物理交互、精細操控與真實場景泛化方面的能力上限被不斷拉升,賦予機器人類人化的精準操作與自適應(yīng)決策能力。
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這一飛輪效應(yīng)也正在加速兌現(xiàn):從藥店取藥結(jié)賬到家庭收納喂貓,從餐廳收臺到辦公整理。這些曾經(jīng)難以觸達的復雜長程任務(wù),如今在百億級實采數(shù)據(jù)的灌溉下,正從實驗室測試加速轉(zhuǎn)化為落地場景。數(shù)據(jù)越多,模型越強;模型越強,場景越廣 —— 具身智能的 “倍速” 進化,已然開啟
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賦能千行百業(yè):加速 “智能涌現(xiàn)” 時刻的到來
在智能體從 “數(shù)字世界” 跨越到 “物理世界” 的關(guān)鍵節(jié)點,全模態(tài)交互數(shù)據(jù) —— 尤其是高精度觸覺感知數(shù)據(jù) —— 是連接虛擬與現(xiàn)實的重要橋梁。
帕西尼與京東云、騰訊云、百度智能云聯(lián)手構(gòu)筑的,不僅是一個云商城,更是具身智能時代的 “數(shù)字底座”。對于高校與科研機構(gòu),它提供了此前難以觸及的大規(guī)模、高質(zhì)量、全模態(tài)的研究數(shù)據(jù),降低了前沿探索的門檻;對于機器人公司與開發(fā)者,它意味著可以將有限資源從昂貴、重復的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集中解放出來,極大加速研發(fā)周期。
通過標準化采集、云端化服務(wù)、場景化交付,帕西尼正將曾經(jīng)稀缺的具身數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為像 “電力” 一樣觸手可及的工業(yè)資源,為全球具身智能的泛化能力躍遷提供核心支撐。
機器人在物理世界的智能涌現(xiàn)時刻,已加速到來。
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