让智能，走进
真实世界。

从采集规则到样本质量，围绕具体机器人任务建立数据链路，让图像、状态与动作记录能够一起用于开发。

• 多模态记录：相机视角、关节状态、动作轨迹与任务标签。
• 数据加工：时间对齐、异常片段筛选、标注检查与数据集划分。
• 质量追踪：关联采集任务、场景条件、数据版本与评测反馈。

围绕操作或导航任务选择模型路径，结合硬蛋 AI Cloud 规划训练算力，将实验配置、模型版本与结果组织在同一研发流程中。

• 基线建立：明确输入观测、动作空间、任务目标与评价方法。
• 训练规划：按数据量、模型规模与实验周期评估 GPU 和存储需求。
• 版本比较：记录训练参数、数据版本与失败样本，支持复现实验。

把任务条件转化为可重复的测试场景，先观察策略在不同物体、位置和环境变化下的表现，再规划真机验证。

• 场景组织：围绕工位、物体、传感器与机器人配置搭建验证环境。
• 测试设计：调整目标位置、遮挡、光照或任务难度，比较策略表现。
• 差异分析：记录仿真与现场条件的差别，定位需要补充的数据。

以实际机器人接口和现场条件为起点，明确边缘部署、任务执行和数据回收的分工，让模型迭代有可追踪的现场依据。

• 设备适配：核对传感器、执行器、控制接口与边缘计算配置。
• 部署验证：检查模型输入输出、运行时依赖、版本和回退路径。
• 反馈回流：将异常片段、任务结果与对应策略版本关联。