近日，在 2026 世界机器人大会（WRC 2026）期间举办的 "2026 世界机器人大会・具身智能商业落地论坛" 上，亿欧正式发布《2026 全球具身智能标杆企业 Top100》。数据堂凭借在具身智能领域的数据服务能力与规模化布局成功入选，成为数据层 20 家代表企业之一。

随着人工智能从“数字世界”加速走向“物理世界”，大模型对高质量、多模态、物理交互及具身智能数据的需求日益增长。为了助力开发者突破模型能力边界，数据堂本次重磅上新6套高质量数据集，涵盖语音识别合成、多模态大模型、具身智能三大核心领域，全面赋能各类热门前沿AI训练场景。

数据堂的专业服务，为医疗大模型赋予了强大的数据支撑，推动了智慧医疗的变革。未来，数据堂期待与医疗行业的同仁们携手共进，持续提升数据采集及标注服务的质量和水平，共同促进智能医疗的蓬勃发展，为人类健康事业贡献更多力量。

由于数据量，数据标注的缺乏和数据质量的限制，现有的算法很难生成个性化，高手部质量，情感相关，动作 - 语义相关的动作。在 BEAT 数据集中，对于动作给出了基于动作类别分类的相关度分数，共分为四类 10 档：beat（1），deictic （2-4）， icnoic（5-7），metaphoic（8-10）。BEAT 包含四种语言的数据：英语，中文，西班牙语，日语，数据量分别为 60，12，2，2

近些年来，随着计算机人工智能技术的发展，遥感影像的应用也在各个领域大放异彩。在军事上，遥感影像可用于目标侦查、伪装识别、精确定位；农业上的作物估产、监测病虫害；林业上蓄积量计算、科学伐木等等，使用领域不一而足。随着遥感影像大规模的应用，遥感影像呈现出精细化的发展趋势。高空间分辨率遥感影像能够提供更加丰富细致的图像信息，遥感影像的分辨率也随之“越来越大”。与普通影像相比，大分辨率的遥感影像数据往往具

数据专业高效的处理是关键，数据堂在大模型预训练数据的清洗与治理方面拥有丰富的经验和专业能力，助力客户快速解决大模型的“卡脖子”问题。

最近，华为天才少年“稚晖君”打造了一只钢铁侠的机械臂，引起网友热议。据说这是他迄今为止搞的项目中，最复杂的一次。机械臂的名字也非常有趣——叫做Dummy。不仅致敬钢铁侠的机械臂笨笨，还是绑定到机械臂的末端上的“引导点”，暗含稚晖君的小心思。Dummy的操作系统和AI计算平台使用上了华为鸿蒙和昇腾Atlas处理器，机身还是一抹靓丽的中国红。身在华为，心在中华，在弹幕大军感叹稚晖君软硬件通吃的超强专业

在2020年小米开发者大会（MIDC）上，小米宣布小爱同学5.0正式上线。小爱同学在声音体验上做了很多创新，如奶萌泡芙童声、多情感语音、粤语合成、定制声音等。在语音合成技术的支持下，小爱同学做了很多创新小爱同学声音体验升级的背后，其实正是小米自研语音合成技术的迭代创新。01什么是语音合成？语音合成（Text to Speech），简称TTS，是将人类语音用人工方式产生、将任意文字信息实时转化为标准

当前，在“人工智能+”行动背景下，垂直领域大模型的发展呈现出蓬勃态势。与通用大模型相比，垂域大模型的底层逻辑在于解决专业领域存在的“幻觉”、知识不准确、缺乏深度等痛点。而要实现这一点，核心在于数据：唯有注入海量、精准、合规的专业领域数据，模型才能模拟专家进行领域问题的深度思考，助力解决产业实际问题。

STEM教育已在全球范围内被视作决定未来社会竞争力的关键要素，各个国家均将STEM教育提升至国家战略层面，伴随教育大模型从“通用对话”迈向“学科深度”，与STEM教育的融合也日益紧密。然而，要让大模型真正“懂公式、会推理、能出题”，首要条件便是海量、高质量且结构化的STEM学科数据。