近期，中国工业互联网研究院(以下简称“工联院”)围绕具身智能在真实场景中的训练与应用需求，联合徐州威卡电子控制技术有限公司(以下简称“威卡”)、北京谋先飞技术有限公司(以下简称“谋先飞”)等合作伙伴，共同推进工程机械具身智能技术验证与多场景实景数据采集。目前，“威卡工程机械具身智能数据集”已上线Hugging Face，相关模型评测、标准研究与中试平台建设同步推进。
聚焦工程机械等典型工业场景 推进模型评测与分阶段验证
当前，工程机械作业场景复杂多变，智能化升级面临投入大、见效慢等难题。具身智能技术虽快速迭代，但在工程机械等典型工业场景中的落地应用仍面临诸多挑战。为此，工联院正组织开展具身智能场景适配和工程化验证，评估模型在实际工况下的适应能力和任务执行能力，推动相关技术向工程应用转化。面向矿山挖掘作业的智能化需求，工联院联合威卡、谋先飞等合作伙伴，探索视觉—语言—动作(VLA)模型与工程机械控制系统的协同应用。其中，威卡深耕工程电控领域，建有省级企业技术中心、省级工程技术研究中心、省级工业设计中心，为智能模型与工程机械控制系统的协同应用提供了坚实的工程化支撑。
基于谋先飞自研的物理仿真引擎MotrixSim打造的工程机械机器智能仿真平台，通过高精度的“颗粒与接触”建模，为VLA模型提供包含位置、速度与接触力的精准观测输入，驱动挖掘策略生成，使挖掘机等工程机械能够结合任务指令、现场环境信息和设备状态形成作业决策，并通过控制系统执行挖掘等动作，提升复杂工况下的任务适应能力。
围绕这一目标，工联院联合威卡、谋先飞等合作伙伴，推出基于Real2Sim2Real(真实—仿真—真实)闭环的真机数据采集及模型验证方案。方案按照“仿真验证—实验室验证—真实作业验证”的路线分阶段实施：首先在基于MotrixSim物理引擎构建的仿真平台上还原作业场景，开展数据采集与模型评测，验证技术路线；随后，将积累的数据导入MotrixLab训练平台开展大规模策略训练，并在实验室按比例搭建挖掘机试验装置，开展受控条件下的数据采集与模型验证；进而逐步向工程机械真实作业环境拓展，检验模型与设备协同运行的实际效果。
工联院重点推进面向工程机械的模型评测基准编制以及整体具身智能方案设计，研究统一任务设置、测试条件与评价方法，支撑不同模型和技术方案的比较验证。评测重点关注任务完成效果、复杂工况适应能力以及安全约束下的作业表现，为模型选型、技术路线比较和迭代优化提供依据。
在数据建设方面，工程机械具身智能数据集涵盖真实设备采集数据与仿真数据，其中真实采集数据包含多视角视频、激光雷达点云、设备状态与操作输入等多模态信息，为研究工程机械作业理解与操作策略提供样本基础。作为数据采集工作的重要参与方，威卡以真实工况数据为纽带，连接设备、模型、场景与产业，推动工程机械从“能够动作”迈向“能够思考、自主作业”。合作各方将持续推进高质量工程机械数据集建设，促进数据采集、模型研究与场景验证相互衔接。
加强标准与中试支撑 拓展产业服务能力
工联院将联合合作伙伴开展面向矿山、港口、汽车、3C电子、商超、家庭等场景的标准研究与评测场景库建设，推动数据采集、测试任务与评价方法逐步规范，提供评测数据集、仿真和真机评测环境，定期发布测试成果，为技术方案的验证和应用提供共同依据。
面向工程化应用，工联院将围绕模型适配、仿真与实物联合验证、系统集成和真实工况测试等环节持续完善服务能力，为具身智能技术从实验室验证走向工程应用提供技术支撑。
下一步，工联院将持续深化与模型企业、机器人本体企业、工程机械企业和行业应用单位的协作，围绕场景开发、数据集共建、模型评测、标准研究与中试验证开展合作，推动更多具身智能技术在真实场景中接受检验、形成应用，为实体经济智能化升级提供技术与服务支撑。
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