四维图新20260716

四维图新领衔具身智能数据标准，开启合规业务跨行业复制 摘要 ·四维图新出任具身智能数据标准组组长，旨在建立数据分类分级、合规流通及安全底线体系，对标自动驾驶L1-L5分级。●标准迭代周期由传统半年/年缩短至2个月，预计1年内实现产业落地，半年内推出首批关键标准。●商业模式由车端SDK升级为“云端按量计费+终端硬件模块销售”,通过合规模块实现硬件化增收。·具身智能数据需求侧重多模态与信息丰富度，数据采集工具已由采集车转向数据手套、双目相机及动掳设备。·公司数据合规业务目前保持20%以上高速增长，具身智能领域布局标志着该业务进入跨行业复制阶段。●核心技术逻辑与车端一致，利用物理世界数据积累，通过负样本设计约束机器人行为，确保执行安全。 Q&A 请介绍一下工信部具身智能标委会的背景、目标、组织架构，以及四维图新在其中扮演的角色? 该标委会由工信部牵头，汇集了众多行业专家、头部机器人公司(如宇树、致远)、国家科研院所、央国企单位、运营商以及新成立的地方人形机器人公司等，旨在通过建立一套具有牵引性的标准体系，促进具身智能产业从本体到应用、从安全到流通等各个环节的快速、协同发展。整个体系下设七个标准组，四维图新担任第七组即数据标准组的组长单位。这一举措的目标是在大国博弈的背景下，建立一套能够让行业稳健快速发展的体系，打通产业流通的痛点与堵点，最终形成蓬勃发展的产业生态，并向全球输出中国的标准。在智能化竞争中，数据被视为与电力、算力并列的关键要素。中国的优势在于庞大的真实应用场景，尤其是在工业领域。因此，数据标准组的核心任务是分三步走：首先，完成机器人从零到一的初始数据积累，使其变得智能；其次，利用中国庞大的真实场景优势，推动机器人与场景的闭环迭代；最后，追求通用智能的涌现。选择四维图新作为数 据组组长单位，是基于其在智能网联汽车领域数据流转、合规安全方面已有的卓越贡献和行业信任。公司将继续发挥这一优势，服务好整个具身智能行业，并在其中探索商业化机会，实现多方共赢。 具身智能数据标准组接下来的具体工作方向和着手点是什么? 数据标准组接下来的核心工作主要围绕以下几个方面展开：首先，建立理论框架和安全底线。工作重点是明确定义什么是好的数据、什么是不好的数据，并制定数据的分类与分级体系，可能包括质量等级和保密等级等，类似于自动驾驶的L1到L5分级。同时，将确立数据流通的合规标准，明确哪些数据可以交易、哪些不可以，并建立安全合规的流通机制，防止国内数据被大量非法采集并出海。其次，联动产业界与学术界，开发关键数据技术。这包括研究如何通过调整数据分布来提升模型训练效率，以及如何通过设计负样本来增强机器人的执行安全。例如，通过负样本设计，可以约束机器人的行为(如向前挥手)在一个安全的分布范围内，避免出现可能造成伤害的异常动作，确保其输出的稳定与安全。 从标准制定到产业实际应用，预计需要多长时间? 具身智能作为一个快速迭代的行业，其行业标准的开发周期会比传统标准(通常需要半年、一年甚至数年才迭代一次)快得多，预计可能缩短至几个月甚至两个月迭代一次。标准制定完成后，要真正落地并转化为具体的产业项目或法律法规，预计还需要大约一年的时间。 在具身智能数据合规领域，四维图新如何定位自身的身份地位和引领作用? 四维图新在汽车数据合规领域已经建立了行业领先地位和专业能力，这一基础为公司在具身智能领域的发展奠定了坚实基础。当前，具身智能行业尚处于萌芽阶段，标委会的成立标志着顶层设计的开始。从短期来看，四维图新的角色是作为数据标准组的组长单位，引领和参与制定行业的数据标准。这不仅是身份和地位的体现，更意味着公司将凭借在汽车领域积累的丰富经验，在具身智能数据合规的早期阶段发挥关键的引领和牵头作用。从中长期来看，随着标准的建立和产业的发展，四维图新有望将自身在车端数据合规领域的能力和商业模式，拓展并复制到具身智能这一新兴领域，继续保持其在数据合规服务市场的领先地位。 在智能计算这一新兴领域，公司目前扮演着怎祥的角色或具备何种行业地位? 在智能计算领域，尤其是在机器人行业，公司凭借在智能汽车领域积累的丰富经验而备受重视。尽管机器人行业目前体量尚小，无法与千万级的汽车市场相比，但其发展迅速。行业对公司的核心需求在于，希望能够借鉴公司在服务大规模汽车市场中所沉淀的安全与合规相关经验，快速赋能机器人产业。安全是该领域发展的底线，也是2026年行业大会上反复强调的核心。因此，公司能够作为数据工作组的组长单位，关键在于能为机器人行业提供一个已经在大体量市场成功验 证过的安全合规方案。 作为数据工作组的组长单位，该组织的其他成员单位构成情况如何? 目前已有数十家单位正在申报加入，但由于该组织刚刚成立，正式成员名单尚不能对外公布。联合组长单位包括机器人数据公司帕西尼、清华大学以及企业云服务商开普云。成员单位则涵盖了产业链的多个环节，包括各大云厂商；优必选等机器人本体厂商；帕西尼这类研发触觉手等零部件的厂商；武汉大学、浙江大学等学术机构；以及人形机器人租赁公司、汽车工业合作伙伴和计划引入智能化生产的汽车厂等应用场景方。 成立该数据工作组并招募首批成员的主要目标是什么,以及是否有明确的工作时间表? 招募首批成员旨在快速整合产业链上下游资源，覆盖从提供数据资产的采集方、提供资金支持的融资租赁方，到提供技术支撑的方案商和云厂商，再到最终的机器人本体厂和应用场景方。其目标是在建立理论框架后，迅速推动上下游合作，形成实际的业务实践，使制定的标准能够真正支撑业务发展。关于时间节点，计划在半年内推出几项较为关键的标准，但这将是整个WG7数据组共同努力的成果。 从智能汽车到具身智能，公司的合规能力在跨领域应用中，哪些是可复制的，哪些需要创新，公司的优势体现在何处? 核心的技术逻辑基本一致。公司已为车载数据建立了一套完整的数据评估与处理基础设施，这套技术框架可以直接应用于机器人领域，只需针对机器人本身的特性做一些适应性调整，大的技术框架无需改变。两者都遵循前期开发数据积累、后期进入真实场景并进行闭环迭代的路径。不过，机器人领域可能会更早地进入大规模多源数据汇聚、共享乃至交易的阶段，以寻求模型的“涌现”能力，这一点与目前仍以“拟合”为主要目标的智能汽车有所不同。 考虑到未来机器人终端数量可能远超汽车，公司在商业模式上是否会针对机器人端进行创新，例如按设备数量或场景收费? 商业模式的大逻辑是相通的。公司在汽车领域已有部分终端解决方案在收费，未来在机器人领域可能会进一步硬件化。例如，巨杉科技可能会推出合规模块等硬件产品，这会带来额外的硬件销售收入。此外，机器人的数据采集和闭环需求可能比汽车更大。汽车多数行驶在标准场景下，数据价值有限；而机器人需要频繁与现实世界互动，例如在工位上处理多样化任务，因此在技术成熟前，其数据闭环需求和产生的数据量会更大。因此，商业模式预计将结合云端解决方案费用(按用量计费)和终端费用。终端收费模式将从过去以SDK为主，升级为直接销售硬件模块。 以公司与荣曜的合作为例，能否具体说明在该项目中提供了怎祥的解决方案? 与荣耀的合作是典型的将汽车领域解决方案向机器人领域迁移的应用。在该项目中，公司为荣耀的机器人采集了数据，并为其马拉松跑步过程提供了道路路线数据以及融合定位所需的定位图层。所有与地理信息相关的偏转处理等工作均在公司的云环境下完成，确保了合规性。同时，公司为该项目专门定制开发了终端合规软件，在保障定位精度的同时，也确保了整个过程的平稳运行和数据安全，避免了不合规现象的发生。这套解决方案整合了终端与云端，覆盖了从功能到数据的完整逻辑，但当时并未采用硬件化的合规模块。 具身智能对高精度定位等披术的要求，以及对训练数据的具体需求与智能汽车真何不同? 具身智能对高精度定位的技术要求会更高，并且针对具体场景的复杂度也会增加。在训练数据方面，两者各有侧重。智能汽车需要进行远距离识别和避障，因此对传感器(如摄像头)的像素质量要求极高。相比之下，具身智能主要处理中短距离的操作，其传感器数量可能更多，但分辨率要求较低。因此，具身智能对训练数据的要求更侧重于信息的丰富度、完整性和多模态特性，而对精度和参数一致性的要求则相对低于智能汽车。 从处湖交通数招到处理具身智能涉及的视觉、触觉等多维物理让界数据，公司为比做了哪些准备? 数据的维度确实需要切换。过去为智能汽车采集数据主要依赖采集车来获取道路环境和交通参与者信息。现在为了获取具身智能所需的数据，必须开发新的采集工具。公司的基础平台技术可以从现有架构迁移，具有很高的相似性。在采集工具方面，猎风科技已经迸行了一系列开发，包括数据手套、第一人称双目相机以及全身动态捕捉设备。这些工具旨在大幅降低未来规模化数据采集的成本，能够同时兼顾机器人的多自由度、时空一体的精准参考以及数据合规性。 除了合规价值外，为具身智触集的物理世界数据未来是否可能衍生出其他业务，例如用于A大楼型训练? 这种可能性非常大。当前的世界模型如同一个“黑洞”,可以吸收各种类型的数据。因此，积累起来的这些物理世界数据就像一座优质的金矿，其潜在价值将随着后续技术的发展而不断被挖掘。没有这些基础数据，后续的开发和应用便无从谈起。 在具身智能或物理A领域，公司与模型厂商的合作模式是怎样的? 模型厂商是公司典型的客户和下游合作伙伴。公司自身专注于数据相关的技术研究，例如如何提升数据有效性、识别高价值数据以及降低数据成本。这需要与模 型厂商紧密配合进行验证。模型厂商会基于公司的验证基础来使用这些数据，并在其多轮次的模型迭代中，帮助建立一个稳定、成体系的数据标准。目标是达成一种科学的数据表达方式，满足模型对信息量的需求，而不是简单地提供原始数据，避免让上游厂商频繁更换传感器，从而在行业标准内实现稳定合作。 公司的数据合规业务增长情况如何，以及在具身智能领域的最新进展是什么? 根据近期发布的业绩预告，公司的数据合规业务保持着百分之几十的高速增长，但这部分增长目前仍主要局限于汽车领域。今天宣布担任具身智能数据工作组的组长单位，标志着公司正式开始向该领域布局。后续将有持续的新闻报道，也欢迎随时进行进一步的交流。