7月8日，宁波均普智能制造股份有限公司（以下简称“均普智能”）正式发布全新的工业具身智能数据平台Primus Forge和工业级头戴式数据采集设备Primus Ego，搭建起“采集硬件→数据平台→开源数据集→真机验证”的工业具身智能数据全栈能力。

　　均普智能方面表示：“工业场景是具身智能从实验室走向规模化商用的第一个主阵地，而当前的核心瓶颈在于高质量工业数据的缺失。均普智能的使命，除了成为工业具身智能落地应用的软硬件整体解决方案提供者，也有志于成为工业具身智能数据基础设施的定义者，让工业数据从‘被动记录’走向‘主动生产’，从‘单次使用’走向‘可复用的数据资产’。”

　　在具身智能数据服务市场规模预计达千亿级的背景下，此次战略升级，有望进一步为均普智能打开全新的发展空间。

　　全新数据平台Primus Forge：采标训测全链路闭环

　　均普智能此次发布的工业具身智能数据平台Primus Forge构建了具身数据全链路能力。该平台包含四大核心模块：数据采集层（ingest.joysonrobot.com）实现设备管理与任务中心化调度；AI自动化标注工作站利用VLM（视觉-语言模型）替代人工完成80%以上的标注工作，解决因具身智能数据量巨大所产生的标注瓶颈；多模态格式转换支持HDF5/MCAP/LeRobot互转，抹平不同硬件平台与算法框架间的数据格式鸿沟；语义化数据治理通过向量数据库实现自然语言检索，将“找数据”所需时长从小时级降至秒级。

　　在数据标注层面，平台针对具身智能“感知-动作”对齐需求深度优化标注体系，集成图像分割、深度估计、3D感知、手物交互检测、动作语义识别等一体化自动流水线。通过规则预标注配合VLM交叉验证的半自动模式，仅需小幅增加人工成本，即可将标注数据的语义密度提升数倍。

　　平台核心亮点还包括“边采边传”的异步并发能力，可在后台上传任务的同时继续新任务采集，大幅提升现场数据采集效率；三位一体的结构化设计让产出数据天然具备高质量上下文标签；全通道数据时间、空间对齐处理，实现数据的高可用性，是训练端到端具身大模型的关键基石。

　　此外，该平台内置本地LeRobot可视化工具，无需云端上传即可同步回放多模态数据，保护企业数据隐私，解决开发者排查硬件延迟与遥控操作信号延迟的核心痛点。

　　Primus Ego头戴采集终端：第一视角产出标准化工业训练数据

　　同步发布的Primus Ego是一款面向工业场景的头戴式第一视角采集设备，记录工人产线操作，将工艺经验转化为标准化训练数据。该硬件搭载5路同步相机，拥有超270°视场角，最大程度捕捉人手操作细节，并通过手部骨骼重建算法获取精细化手部灵巧操作姿态数据；视觉布局与机器人本体主视角同构，采集视角与训练视角天然对齐。

　　不同于通用众包采集设备，该产品深耕精密制造高价值场景，依托均普智能六十余年智能制造积淀与均胜集团全球百家工厂资源，可深入真实产线采集装配、搬运等核心操作数据。此外，其并非简单录像设备，整套系统依靠多传感器融合输出标准化数据，自带统一时间戳、标定与场景标签，省去大量预处理成本，数据可直接用于模型训练。

　　生态共建：从数据到算法再到场景的闭环验证

　　6月15日，均普智能旗下宁波具身智能机器人创新中心联合宁波博登智能科技有限公司、上海交通大学MINT实验室，开源全球首个真实机器人强化学习大规模数据集“RW-RL-Dataset”。该数据集首批数据超过1000小时，首次记录了机器人执行过程中的成功、失败与恢复全过程，解决了机器人“只会模仿、不会自救”的行业痛点。均普智能方面表示：“此次开源只是起点，我们将持续扩充数据集规模，计划2026年底前达到3000小时以上，重点增加工业精密装配等高价值场景数据。”上海交大MINT实验室赵波教授表示，均普智能在真实工业产线的数据采集能力可与实验室算法研究形成高效协同，搭建起数据到算法的闭环验证链路。

　　在生态合作层面，均普智能已战略投资具身智能数据平台上海觅蜂具身智能科技有限公司，围绕智能制造与具身智能数据应用展开深度协同。

　　均普智能方面表示，工业产线受安全规范、保密要求限制，数据采集门槛极高。依托六十余年智能制造积淀、全球百家工厂场景资源与成熟客户生态，公司构筑起其他同业者难以复制的“制造场景＋客户生态＋工业自动化”三位一体竞争壁垒，是少数可深入实体产线获取高质量操作数据的企业之一，这也是本次数据战略升级的核心支撑。