4 月 29 日，第九届数字中国建设峰会在福建福州隆重开幕，本届峰会以 " 加快数智技术创新发展，深入推进数字中国建设 " 为主题，汇聚政企学界精英共探数字经济发展新路径。数翊科技受邀出席具身智能分论坛，围绕 " 具身智能产业协同共建、数据价值释放 " 等关键议题，分享具身智能产业实践与数据智算技术创新成果，展现公司在 AI 基础设施领域的技术实力与前瞻布局。

图 1- 数翊科技 CEO 许玲在行业共创圆桌讨论会上发言

" 训练 - 实战 - 进化 " 的闭环运营是具身智能在工业场景里落地的必要基础

当前，具身智能正从 " 实验室炫技 " 加速迈向 " 产业深水区 "，针对论坛聚焦的产业链上下游如何协同发展、运营商在产业链建设中应重点何为核心问题。数翊创始人许玲在分享中指出 " 训练 - 实战 - 进化 " 的持续闭环运营，是具身智能从技术原型走向工业实景常态化落地的必备基础。RaaS 模式填补了本体厂商实战场景适配、实景数据回流、模型持续再训练的关键中间环节，通过 RaaS 可形成 " 本体通用能力打磨—场景实战作业运行—实战数据回流归集—模型迭代再训练—能力升级再实战 " 的良性循环闭环，推动具身智能机器人实现真正意义上的 " 干中学、学中优、优中用 "。

数翊科技表示，运营商作为国资央企，理应充分发挥自身云资源、全域网络、专业运营三大独特资源禀赋，主动扛起产业链牵头协同的重任，构建从 " 能力训练 " 到 " 下场干活 " 的全生命周期运营体系，实现具身 " 干中学 " 的智能化闭环。具体来看，运营商需构建三大核心能力：打造统一的数据基础设施，打通产业链数据互通壁垒；构建云边端一体化算力协同调度体系，破解端侧算力瓶颈；提供标准化全流程统一运营服务，保障具身智能常态化商用稳定落地。

图 2- 数翊科技 CEO 许玲在行业共创圆桌讨论会上分享行业经验

具身智能的训练数据荒，未来三年内都无法通过仿真解决。

高质量数据是具身智能发展的核心基础，直接决定机器人通用与泛化能力。目前实景数据采集成本高、仿真数据存在现实适配鸿沟，是行业普遍痛点。仿真数据的主要问题在于物理世界模型跟真实世界差距太大，比如摩擦、接触、粘度、柔性形变、阻尼、不均匀碰撞，再就是动力学失真，震动、材料弹性、材料疲劳等，导致仿真数据无法匹配实景作业需求，难以支撑模型有效迭代。

针对真实场景的数据采集问题，数翊科技详细介绍了公司一体化保障能力与生态协同布局，让高质量数据集的构建和使用变得简单。数翊科技自研 dataeasy 智算平台，具备完整的全链路数据处理能力，从数据高效存储和计算多角度切入，让模型高效、轻松的 " 读取、读懂 " 数据，从具身智能全链路降低数据使用难度。

同时，数翊科技积极联动产业上下游生态合作伙伴，携手共建数据服务协同体系，提供专业的数据采集、算力支撑、数据标注全流程落地服务，有效降低高质量数据集建设综合成本、缩短数据集制备周期，持续为具身智能技术路线迭代优化、机器人泛化能力持续升级筑牢坚实数据底座，助推具身智能产业从技术试点走向规模化产业落地。

深耕数据智算打造企业级 AI 落地新范式

作为国内领先的企业数据智算基础设施提供商，数翊科技始终聚焦 AI 落地核心痛点，其核心研发专家团队深耕数据库内核、数仓内核、AI 工程落地十多年，开创数据库内核与 AI 交叉领域新技术。自主研发 dataeasy 智算平台，包含自研 AI 数据库、多模态数据智能计算存储引擎等核心基础软件，颠覆性变革数据范式——将传统 " 只有程序才能读懂 " 的数据存储模式，升级为 "AI 能直接读懂 " 的智能数据范式，从源头解决 AI 落地过程中 " 不懂数据语义 " 的根本问题。

具身智能方面，数翊科技自研 dataeasy 智算平台，具备完整的全链路数据处理能力，从数据高效存储和计算多角度切入，让模型高效、轻松的 " 读取、读懂 " 数据，从具身智能全链路降低数据使用难度。

AI 应用方面，突破企业数据长期以 " 程序 + 程序员才能读懂 " 的模式存储，数翊科技另辟蹊径，从数据存储与计算范式革新切入，让数据原生具备 "AI 可懂 " 属性，无需依赖工程师开发大量翻译程序，即可实现 AI 与企业数据的无缝对接，助力 AI 在企业场景高效落地。

算力正在加速普惠，大模型正在加速迭代，而数据的存储、计算、管理却停留在信息化、数字化时代的范式，其作为 AI 产业大规模落地的瓶颈已经日趋明显。而这正是许玲总创办数翊科技的出发点：" 数翊 " 源自初心 " 数易 "，即让数据的使用变得简单，在 AI 时代，这需要打破旧范式的勇气，以及重建内核的底气。数翊科技将持续深耕数据智算内核技术，以更快、更省、更好用的数据智算基础设施，携手产业链上下游伙伴，共同推进千行百业智能化场景应用加速落地。