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git网站开发,企业网站推广效果指标分析,网站开发天晟合益,前端静态网站模板下载标准参考地址:T/SAIAS 018—2025《具身智能语料库建设导则》 标准详细信息 标准状态 现行 标准编号 T/SAIAS 018—2025 中文标题 具身智能语料库建设导则 英文标题 Construction Guidelines for Corpus of Embodied Intelligence 国际标准分类号 25.040.99 其他工业自动化系统…

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标准参考地址:T/SAIAS 018—2025《具身智能语料库建设导则》

标准详细信息
标准状态 现行
标准编号 T/SAIAS 018—2025
中文标题 具身智能语料库建设导则
英文标题 Construction Guidelines for Corpus of Embodied Intelligence
国际标准分类号 25.040.99 其他工业自动化系统
中国标准分类号 CCS 166
国民经济分类 I651 软件开发
发布日期 2025年04月30日
实施日期 2025年05月01日
起草人 山栋明、钟俊浩、黄海清、庞江淼、姜育刚、卢策吾、何斌、陈春玉、王洪武、郑忠斌、高平、施佳樑、卢恒、张裕珍、邓思文、曹宇、李晨歌、赵春昊、饶雪、汪汗青、江磊、刘宇飞、李泳耀、许凯、朱玉琛、林雪琴、黄媚、王煜、沈荣港、邢琳、姚卯青、闫维新、沈咏剑、周航、方汇、熊俊杰、胡静萍、陈敬思超、朱建超、顾捷、周斌、蔡宇圣、陶仁智、高宇翔、胡硕、沈林鹏、陈宇涛、李昀佶、许华哲、虞磊、张宇雷、范佳琪、潘晶、沈满、冯瑞、蒋烁、王志鹏、王宇、聂凯旋、张小波、周顺波、张恒、唐旋来、刘斐、黄巍、颜进、郑理莹、宋琼、李琰、方金武、王道洋、蒋龙泉、朱立奇、贺仁龙、郑茂宽。
起草单位 上海库帕思科技有限公司、上海市人工智能行业协会、上海人工智能创新中心、人形机器人(上海)有限公司、上海机器人产业技术研究院有限公司、上海智元新创技术有限公司、上海穹彻智能科技有限公司、上海傅利叶智能科技有限公司、上海开普勒机器人有限公司、中国电子科技集团公司第二十一研究所、星海图(苏州)人工智能科技有限公司、工业互联网创新中心(上海)有限公司、上海国评智检机器人有限公司、复旦大学、上海交通大学、同济大学、上海钛米机器人股份有限公司、松应科技有限公司、上海华为技术有限公司、上海擎朗智能科技有限公司、四川天链机器人股份有限公司、上海市先导产业促进中心、上海中创产业创新研究院、国创智造科技(上海)有限公司。
范围
主要技术内容 本文件提供了建设具身智能模型训练数据内容、数据采集、语料生产(质量评估、数据有效性评估)和数据安全方面的技术指导方法。

本文件适用于具身智能语料库的研究、开发、维护、应用、评估等工作。其它语料库建设也可参照使用。
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引言

随着人工智能技术的快速发展,特别是具身智能技术在机器人、智能终端等领域的快速落地,构建高质量的语料库已成为支撑模型训练与算法优化的核心基础。T/SAIAS 018—2025《具身智能语料库建设导则》(以下简称"本标准")作为国内首个聚焦具身智能语料库建设的团体标准,通过规范多模态数据采集、处理及应用流程,为行业提供统一技术框架,助力解决数据异构性、同步性及安全性等关键问题。

本研究基于标准文本解析与行业实践调研,从技术规范、实施路径及产业影响等维度展开深度解读,结合案例分析与技术比对,阐明标准对具身智能研发与应用的指导价值,为科研机构与企业提供标准化建设参考。

标准体系框架解析

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标准定位与适用范围

T/SAIAS 018—2025《具身智能语料库建设导则》的核心定位是为具身智能模型训练提供多模态语料库建设方法,覆盖研究、开发、维护、评估的全生命周期。该标准适用于泛人形机器人、仿人机器人等具身智能本体的语料库建设,兼容模拟仿真平台数据与真实场景采集数据,为具身智能技术的发展提供基础数据支持[1]。

术语与定义体系

基础概念界定

具身智能系统是基于物理实体的智能体,通过传感器交互实现环境感知与行动决策,涵盖本体数据、轨迹导航数据等多模态输入。这类系统强调智能体的具体形态和环境之间的交互作用,通过行动的物理交互能够感知和改变环境,通过行动反馈能不断学习和适应环境[2]。

**数据时刻(Data Tick)**是同一时空下多传感器数据的集合(如相机帧、雷达点云、IMU数据),是构成语料库的最小时间单位,典型粒度为100毫秒。这一概念强调了多模态数据在时间维度上的同步性,是具身智能语料库建设的基础单位[3]。

关键技术术语

多模态语料库是集成文本、图像、音频、传感器数据的复合数据库,支持跨模态关联检索与协同训练。这种语料库能够更全面地反映具身智能系统与环境的交互过程,为模型训练提供丰富的数据支持[4]。

脱敏与匿名化是遵循GB/T 35273等标准,去除数据主体标识的过程,旨在平衡数据可用性与隐私保护。在具身智能数据采集过程中,特别是涉及人体动作、环境场景等数据时,脱敏与匿名化是确保数据合规使用的重要手段[5]。
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数据架构与层级划分

数据层级模型

具身智能语料库的数据架构通常包括三个层级:

数据集是由数据片段有序组合而成,服务于特定训练任务(如导航、抓取)。数据集是语料库的顶层结构,根据具体应用场景和任务需求进行组织和划分[4]。

数据片段是时长10秒的连续数据序列,包含100个数据时刻,支持模型时序依赖学习。数据片段作为数据集的基本组成单元,反映了具身智能系统在一定时间内的行为和环境交互过程[4]。

数据时刻是构成语料库的最小时间单位,包含多传感器在特定时间点采集的数据。数据时刻的粒度通常为100毫秒,确保了多模态数据在时间维度上的同步性[4]。

数据架构与层级划分

语料库采用树状拓扑结构(图1):

http://www.dtcms.com/wzjs/183441.html

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