在具身智能成为全球科技竞争焦点的当下，高质量3D数据已成为机器人从“感知智能”迈向“行动智能”的战略资源。过去十年间，全球3D数据领域的发展以欧美为核心，ModelNet和ShapeNet等静态数据集率先奠定了行业基础，而Objaverse-XL的出现进一步将3D资产规模扩展至百万量级。尽管如此，这些数据仍难以满足机器人在真实物理环境中完成复杂操作的需求。近年来，PartNet-Mobility、SAPIEN等数据集虽尝试引入“可动性”概念，推动3D数据从静态向动态转型，但受限于数据规模、动作一致性及物理精度，仍无法支撑机器人对复杂交互行为的学习。在此背景下，高质量、结构化且具备物理约束的铰接物体数据（Articulated Objects）成为全球研发机构争夺的关键突破口。
作为天娱数科旗下聚焦空间智能的MaaS平台，Behavision Pro致力于构建面向具身智能时代的数据基座。目前，平台已累计处理超150万条3D数据和65万条多模态数据，并构建了涵盖丰富物理属性的3D铰接数据集。该数据集自推出后，凭借数据一致性、物理精度及行为可解释性的综合优势，迅速获得全球开发者认可，持续位列HuggingFace平台3D铰接数据集下载量前列，并广泛应用于视觉—语言—动作模型及强化学习、模仿学习等核心任务中。
区别于传统仅描述物体“是什么”的3D数据，Behavision 3D铰接数据集系统定义了“如何操作对象”的行为逻辑，构建了从感知到行为的完整表达框架，其核心能力体现在四个维度：外观层通过RGB、深度、法线等多模态渲染数据，为视觉感知学习提供基础支撑；结构层覆盖旋转、滑动等多种关节类型，精准还原物体运动逻辑；语义层标注可交互部件与动作方向，直接引导机器人策略生成；物理层则定义质量、惯量、摩擦等动力学参数，确保仿真环境无限逼近真实物理规律。
通过这一高维结构化体系，Behavision 3D铰接数据集成功搭建“视觉识别—行为生成”的桥梁，有效支撑Real2Sim2Real闭环学习——以真实数据校准仿真环境，再通过仿真策略反哺现实应用，显著缩小“仿真—现实差距”，推动机器人实现从感知理解到任务执行的全面跃迁。
具身智能的每一次突破，本质是数据能力的升级。从静态几何到动态交互，从单一感知到全链路行为生成，3D数据正从“基础资源”升级为“核心竞争力”。天娱数科Behavision平台通过结构化设计与物理真实性的突破，为全球铰接数据稀缺的行业瓶颈提供了切实可行的解决方案。
未来，天娱数科将持续加大对行为导向3D数据资产的投入，不断优化和拓展数据集内容，构建更高标准、可扩展的仿真数据体系，为通用具身智能体的研发提供系统化、结构化的物理世界数据支撑。公司始终秉持开放共建理念，期待与全球科研机构及开发者携手，共同推动行业数据基础设施的升级与互通，加速具身智能时代的全面到来。
来源：证券时报网
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