首批7个国家级数据标注基地已形成覆盖医疗、工业、教育等行业的高质量数据集335个，赋能121个国产大模型研发，带动产值超83亿元。构建起从数据采集、清洗、脱敏、标注、质检到交易的全流程医疗数据服务闭环。从医疗数据的高知识密度标注，到具身智能的前沿数据采集，淘丁数科致力于构建高质量数据集与数据采集基础设施，在这场千亿级产业变革中持续深耕，为AI产业筑牢不可替代的数据地基。今天的标注已经从人力密集走向

而是让这些来自不同人、不同时间、不同场景的数据，最终能够：对得上、接得住、合得起来、长期用得下去。更重要的是，它们共同指向一个目标：让不同协作方、不同采集人员、不同场景、不同批次产出的数据，尽可能遵循同一套标准，为后续数据清洗、轨迹切分、行为标注以及模型训练提供更稳定的原始输入。但当数据采集进入规模化阶段以后，同一批训练数据可能来自：不同采集人员、不同设备、不同场景、不同时间、甚至不同城市和采集基

面向具身智能第一视角数据采集场景，集成多模态传感器，具备高精度时间同步与空间标定能力，可稳定输出 RGB图像、深度信息、IMU数据与空间定位轨迹，从采集源头保证多模态数据的完整性、一致性与可用性，为后续数据清洗、轨迹切分、行为标注以及模型训练提供高质量原始输入。相较于机器人真机调试、运维、人工操控的高额成本，Ego采集模式无需复杂设备投入、无需专属场地、无需专业技术人员，极大降低了具身数据的采集门

很多数据来自受控实验室场景，环境干净、干扰可控，只能适配标准化演示，无法应对真实作业的不确定性；灵活的肢体动作、流畅的动态平衡、花样百出的功能演示，让机器人一次次站上舆论和融资的风口。流水线的操作节奏、仓储分拣的动作逻辑、物业环卫的作业规范，这些藏在产业一线的实操经验，碎片化、场景化、经验化，没有统一数字格式，无法自动沉淀、无法直接复用。无法被一线人员接纳的设备，注定无法走进真实场景，从源头失去了

机器人执行“拿起杯子并放到托盘中”的任务时，不仅要识别杯子，还要判断位置、机械臂状态、接近角度、抓取时机、移动路径，以及动作完成后的结果。这些信息不是彼此独立的，而是在时间轴上持续变化、相互影响。如果大量数据都是高度重复、环境单一、任务简单的成功案例，那么它对模型能力提升的价值，未必高于数量更少但复杂度更高、覆盖更广的数据。因此，具身智能真正需要的数据，正在从静态的“结果数据”转向连续的“过程数据

技术不仅要做出来，更要在真实客户、真实数据和真实生产流程中经得住检验——张佳龙具身智能正在加速走向真实世界。机器人要在家庭、办公、商超、工业等复杂环境中完成感知、理解和操作，离不开海量、真实、高质量的训练数据。与互联网时代大量依赖文本和图片不同，具身模型需要学习连续的真实世界交互过程，数据既包括多视角视频，也可能包含机器人状态、动作、惯性测量、力觉、触觉和音频等多模态信息。

近日海外某众包平台的Ego数采任务爆单，周活跃用户突破4万，累计上传视频1600万条，场景包括但不限于叠衣服、做饭、打扫、整理货架、服务顾客等。中采集，强调“原生物料占比>70%”，拒绝摆拍和刻意布置，场景需通过物料丰富度（50%）、真实性（30%）、场景质量（20%）三维度评分审核。力觉与触觉信息的缺失，多模态感知与时间同步，手部遮挡与动态追踪直接影响数据质量。的真实自然，要捕捉家庭环境的随机性

已自主研发Tego e1数采设备，面向具身智能第一视角数据采集场景，具备多模态传感器集成、高精度时间同步与空间标定能力，可稳定输出 RGB 图像、深度信息、IMU 数据与空间定位轨迹，为后续数据清洗、标注与模型训练提供高质量的原始输入。介于专业头环与智能眼镜之间，保留多传感器配置的同时优化佩戴体验，重量和视场角根据产品定位各有侧重，覆盖从科研验证到批量采集的多种需求。数据饥荒之下，Ego采集设备成

已自主研发Tego e1数采设备，面向具身智能第一视角数据采集场景，具备多模态传感器集成、高精度时间同步与空间标定能力，可稳定输出 RGB 图像、深度信息、IMU 数据与空间定位轨迹，为后续数据清洗、标注与模型训练提供高质量的原始输入。介于专业头环与智能眼镜之间，保留多传感器配置的同时优化佩戴体验，重量和视场角根据产品定位各有侧重，覆盖从科研验证到批量采集的多种需求。数据饥荒之下，Ego采集设备成

多模态数据需实现硬件级或软件级时间同步，对齐误差需控制在毫秒级，才能确保后续训练时模型看到的环境、感知的运动和执行的指令在时间上精准对应。同一任务，不同人的动作节奏、手部轨迹可能存在差异，因此需建立标准化的操作规范，确保同一场景下产出的数据具备一致性和可复用性。为代表的城市，先后落地Ego数据采集基地与社区，通过轻量化头戴设备在真实场景中采集数据，年产能已达数十万至百万小时级。，聚焦具身智能数据领