数翊科技出席第九届数字中国建设峰会，以dataeasy智算平台加速具身智能工业落地
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。
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