一文读懂无问智科：具身智能背后的“物理AI数据基座”玩家

当人形机器人开始走进工厂、酒店与家庭，一个新的行业共识正在形成：决定具身智能上限的，不只是“大模型”，更是物理世界的数据基础设施。

北京无问智行科技有限公司（以下简称“无问智科”）成立于2023年，公司核心团队来自百度自动驾驶、地平线等企业，拥有长期自动驾驶数据与仿真经验。

作为国内领先的物理AI数据基座企业，无问智科围绕具身智能、机器人与自动驾驶领域，构建了覆盖“采集—生成—仿真—验证”的全流程闭环体系，并推出业内首个物理AI数据基座平台“无垠”。

公司通过Real2Sim2Real工具链，实现真实场景与数字世界的双向联动，支持机器人在家庭、工业、物流、办公、酒店等复杂场景中的训练与验证。

搭载物理AI数据基座的机械臂自主精准完成叠衣服演示

目前，无问智科已在长三角建设行业领先的具身智能数据采集训练场，拥有超千TB数据规模、百余台设备及多模态数据采集能力。随着具身智能进入产业化阶段，无问智科正在从“数据服务商”升级为物理AI时代的底层基础设施提供者。

过去两年，随着人形机器人和VLA（Vision-Language-Action）大模型持续升温，行业普遍意识到：机器人真正的难点，并不只是“大脑模型”，而是缺少足够真实、可泛化、可验证的物理世界数据。

与互联网大模型相比，具身智能的数据获取难度呈指数级提升。互联网拥有50亿用户产生的文本与图像数据，而机器人数据则需要依赖真实世界中的遥操作采集、真实动作执行以及复杂场景交互。

尤其是人形机器人拥有50+自由度，涉及视觉、语言、触觉、运动控制等多模态协同，导致数据采集成本极高，但数据规模却远低于自动驾驶和大模型行业。

在这一背景下，无问智科提出“采、标、训、仿、验”一体化的物理AI数据基座思路，希望从底层数据体系切入，解决具身智能产业的共性问题。

无问智科国内首个真实商业运营场景数据采集，助力采集设备稳定性持续提升，有效数据采集效率从25%提升到100%，不同场景采集300-1000条/天/台，涵盖酒店、物流、超市、工厂、写字楼等多个垂直应用场景。

无问智科打造的面向具身智能的VLA数据标注体系与传统目标框标注不同，VLA标注更强调动作状态分解与动态交互过程，例如抓取力度、物体位移、操作轨迹以及人与环境的协同关系。这意味着机器人不仅知道“看见了什么”，还需要理解“应该怎么做”。

这一体系覆盖“视觉—触觉—运动”多模态场景，为机器人端到端大模型提供更高质量的数据支撑，帮助具身智能模型学习真实物理世界中的操作逻辑，进一步提升机器人在复杂环境中的泛化能力。

同时，基于3DGS（3D Gaussian Splatting）技术，实现静态场景高精度重建，并完成动态人体联合渲染，让机器人在虚拟环境中获得接近真实世界的视觉与交互反馈。这意味着，一个真实空间可以被快速复制到数字世界中，形成可交互、可训练、可验证的机器人仿真环境。

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