本报记者 李豪悦
8月29日，第二届中国空间智能大会于武汉开幕，由上海影溯智能科技有限公司（以下简称“影溯科技”）联合20余家产学研单位发起的大规模空间智能3D数据开放计划正式启动。
该计划集结国内多所高校，以及机器人、三维传感、游戏、影视领域多家产业伙伴，目标打造百万级3D/4D场景公共数据底座，补齐国内空间智能、世界模型产业的数据短板。同日，影溯科技分别与禾赛科技、云深处科技达成合作，打通真实世界采集、三维重建、模型训练到具身验证的产业链路。
行业遇数据短板
共建公共底座破局
当前大模型产业迎来重要拐点。过去十年，海量互联网文本、图片、视频推动大语言模型、2D生成AI快速发展。但机器人、低空经济、虚拟拍摄等领域，要求AI读懂真实三维世界，高质量3D、4D动态训练数据却十分紧缺。现有数据集场景有限、动态样本不足、标注标准不一，制约着世界模型落地。
记者了解到，ImageNet数据集奠定了二维图像AI的发展基础。而空间智能面向真实立体世界，不仅要识别物体，还需要理解尺寸、遮挡、运动、碰撞等现实规律，建设难度远高于传统图片数据集。
影溯科技创始人、浙江大学教授章国锋表示，本次3D数据开放计划就是希望搭建空间智能领域的公共基础设施，给国内科研团队和企业提供一套共用的数据集以及客观的基准评测。
“空间智能已经从单点算法验证走到大模型训练和产业落地阶段，数据开始决定能力上限。当前我们最缺的不是普通图片，而是高质量、大规模、多场景、可持续更新的真实3D/4D数据，以及与之配套的统一标注和基准评测体系。”章国锋对《证券日报》记者表示。
不同团队的模型缺少统一对比标尺，算法成果很难从实验室迁移到机器人、AR/VR等现实场景，这正是计划希望解决的现实难题。
该计划将采用三条互补的数据获取路径：硬件实地采集实景、互联网图像/视频经三维重建升维为3D内容、仿真合成补充现实难以获取的极端与长尾场景，分别保障数据真实度、拓宽场景覆盖面、补齐罕见工况样本。
除构建数据集之外，计划同步搭建基准评测平台，覆盖三维重建生成、物体分割、空间关系推理、具身交互规划等任务。不同企业、高校的模型可以在同一套标准下提交测试、横向对比，形成“数据训练—评测反馈—迭代优化”的闭环机制。
“二维图片视频无法提供可靠绝对尺度、完整深度以及跨视角一致的几何信息；纯仿真合成数据又会和真实世界存在现实鸿沟。真实3D/4D数据最大价值，是给模型一个可信物理锚点。”禾赛科技Kosmo业务负责人皮紫威对《证券日报》记者表示。三类数据不存在谁替代谁，而是分工配合，共同服务空间智能模型训练。
同日签约的云深处科技，则聚焦把数据集投入四足、人形机器人的工业、应急真实场景，完成具身任务的实际验证，形成数据到机器人应用的闭环。
产学研协同发力
探索全球赛道新机遇
在产业端，该计划也吸引游戏、影视行业企业参与共建。不鸣科技创始人兼CEO王希在发布会上谈到，游戏引擎能够产出因果逻辑清晰、空间关系干净的仿真虚拟场景，可以为空间智能提供大量高质量合成训练素材。华策影视等影视企业也参与进来，把虚拟置景、三维数字资产纳入数据集供给；反过来，成熟的空间智能技术，也能够降低影视虚拟拍摄、游戏开放世界的资产制作成本，形成双向赋能。
不过多位参与企业向记者坦言，项目尚处在早期启动阶段。8月29日仅为计划启动仪式，首期数据预计在2026年第三季度到第四季度才会逐步对外开放，百万级场景目标需要分多年滚动建设，会优先保障数据质量而非单纯追求数字规模。项目会区分科研、公开展示、商业使用的不同授权等级，做好隐私脱敏、版权合规管理，不会无条件全部开放商用。
产业分工上，厦门大学教授王程介绍，高校主要负责数据架构、标注规范、评测方法设计；禾赛等硬件企业负责真实世界高质量三维采集；影溯承担多源数据重建、资产化处理；云深处科技具身数据业务负责人胡雪亮所在团队、穹彻智能负责把数据集放到真实机器人任务中做落地检验；游戏、影视企业贡献仿真虚拟场景资产。后续拟成立空间智能数据和标准联盟，由理事会、多专业委员会共同决策迭代，避免单一机构主导全部规则。
放眼全球，世界模型、空间智能赛道整体均处于发展早期，国际上尚未形成一套公认完备的公开3D/4D数据集与评测体系。中山大学教授郭裕兰表示，中国团队拥有丰富的城市、工业、机器人真实场景，有机会在多模态动态3D数据、完整空间任务链、评测治理规则层面，参与定义下一代技术范式。
业内人士告诉记者，该计划的价值在于建立一套共建共享的长期运行机制。国内产学研各方有望从底层数据、评测标准层面参与竞争，为具身机器人、XR、数字孪生等新质生产力赛道筑牢底层基础设施。
（编辑 上官梦露）
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