当算法团队准备推进具身智能的实景部署时，数据采集往往成为最耗时、最不可控的环节。场地准入难、环境一致性差、任务流程不连贯、长尾场景缺失——这些问题反复消耗着团队的精力。

景联文公司基于12大核心场景的系统化采集能力，为上述问题提供工程化的解决方案。以下从五个关键决策点出发，阐述我们的服务如何帮助团队高效获取高质量的真实环境数据。

决策点一：需要覆盖哪些场景？现有数据是否足够？

景联文已建立12大类环境、80余种子场景的采集矩阵，覆盖具身智能典型作业空间。每一类均明确对应的业务类型与典型任务，如下表所示：

您可直接选择上述已有场景的数据集，或提出新场景需求，我们通过现有资源网络进行扩展采集。

决策点二：如何保证多批次数据的环境一致性？

真实场景采集最大的挑战在于——同一个超市、同一组货架，不同时间的光照、陈列、人流都可能变化，导致数据不可比。

景联文的解决方案是 “标准化采集区+场景布局规范图”：

在合作商超、办公室、仓库等实景中，预设固定采集区域，统一货架尺寸、层高、物料摆放标准。

每次采集前，依据场景布局规范图复位环境，确保空间几何关系一致。

同时记录环境元数据（光照、噪音、人员密度），供您在模型训练时按需筛选或分层分析。

这一方法已在三马产业园和白云区职院基地等自建场地中得到验证。

决策点三：数据是否包含完整的任务流程，而非孤立动作？

机器人需要学会的是“一系列动作构成的作业”，而非单次抓取。景联文采用任务驱动型采集，为每个场景预定义标准作业流程（SOP），并按流程逐段采集。

以零售场景的“补货”任务为例，完整流程包括：
拆箱 → 取货 → 上架 → 陈列整理 → 扫描条码 → 回收包装。

每一段数据均标注当前任务阶段、起始/结束状态，支持直接用于模仿学习或端到端策略训练。

对于需要自定义任务的客户，我们可依据您的SOP进行定向采集，并联动政府及产业资源快速落地非标准场景。

决策点四：真实环境中的干扰（杂物、人流、反光）是否被纳入数据？

实验室环境往往过于“干净”，而真实世界中存在大量干扰。景联文的采集原则是不刻意清理环境：

l 家居场景中保留散落的玩具、未叠的衣物

l 零售场景中保留顾客翻乱后的货架状态

l 户外场景中保留落叶、积水、行人穿行

此外，我们还利用贵州旅游旺季的客流高峰，在交通枢纽、广场、商业区等场景中同步采集人机共存、避障、排队等动态交互数据，增加数据的场景复杂度。

决策点五：数据获取的可行性与效率如何保障？

真实场景采集最大的门槛在于场地准入。景联文通过三层次资源网络解决这一问题：

依托上述网络，我们能够快速获取多类型实景的采集授权，并支持全流程定制方案：您指定场景与任务，我们负责场地协调、采集执行、数据交付。

景联文提供两种主要合作方式：

1、标准化数据集：从已有12大类场景中选择，包含多子场景、多任务的完整数据包。

2、定制化采集：针对您的特定场景、任务、传感器配置，完成从方案设计到数据标注的全流程服务。

如需了解更多，欢迎咨询。