Synthetic perception datasets
Generate labeled RGB, depth, segmentation, and pose data from industrial scenes when real data collection is expensive, risky, or incomplete.
核心能力
连接数据、流程与现场执行，帮助团队理解上下文、快速行动并保留可追溯记录。
- 工业场景建模
从CAD/BIM、设施图纸、资产库和场地约束构建高保真工业环境——针对大规模仿真优化。
- 照片级逼真视觉生成
生成高质量RGB和合成图像，可控光照、纹理和相机光学——支持跨真实世界变化的鲁棒感知训练。
- 物理与材料属性
分配物理属性（质量、摩擦、弹性、关节、约束）和材料定义，使交互真实——对操作、接触和移动学习至关重要。
- 自动标注真值数据
生成一致的大规模标注：分割掩码、2D/3D边界框、实例ID、深度、关键点、姿态、轨迹和场景元数据。
- 工业任务目标与奖励设置
定义工业任务的目标、成功条件和奖励信号：严格公差、多步骤程序、安全约束。
- 导出到训练与仿真平台
将数据集和OpenUSD场景打包用于下游训练、评估和Sim2Real工作流——包括NVIDIA Isaac Sim/Omniverse集成路径。
应用场景
覆盖培训、巡检、维护、运营复核等可落地场景。
Robotics scenario validation
Test robot tasks against facility layout, object constraints, and process logic before moving into physical trials.
Sim-to-real pipeline preparation
Package scene assets, labels, and task variation for downstream training stacks and robotics simulation environments.
概述
DataMesh Robotics为物理智能（Physical AI）和具身AI生成工业级合成训练数据。构建数字孪生、仿真传感器、自动标注真值数据，并导出到NVIDIA Isaac Sim/Omniverse和机器人管线。
早期访问 — DataMesh Robotics目前面向企业合作伙伴开放。我们正在与工业自动化公司合作，完善基于仿真的数据生成工作流在实际机器人应用中的使用。
准备加速您的机器人训练管线？
告诉我们您的目标机器人、任务和环境。我们将为您量身定制数据生成方案、集成路径和演示。
常见问题
可以生成什么类型的数据？
我们可以生成多模态数据集，如RGB图像、深度、分割、实例ID、 2D/3D边界框、物体姿态、机器人状态/轨迹和场景元数据。 输出可根据训练目标和目标仿真器进行配置。
这仅用于感知还是也用于操控？
两者兼备。感知数据集很常见，但DataMesh Robotics专为物理重要的 具身任务构建——操控、富接触交互、移动性和检查动作。
如何确保仿真到真实的迁移？
我们将工业精确的几何形状和约束与物理参数和结构化变化 （域随机化）相结合。
可以与NVIDIA Isaac Sim集成吗？
DataMesh Robotics旨在与基于OpenUSD的工作流集成，可根据您的 环境和需求适配Isaac Sim/Omniverse流水线。
可以使用我们的专有资产吗？
可以。我们可以导入您的资产并帮助优化用于仿真，同时支持 企业部署选项以保护知识产权。
试点项目是什么样的？
试点通常包括一个目标环境、少量任务、定义的数据集规格、 到训练栈的集成路径和性能验证循环。我们也有现成的模板 可用于在特定行业中生成通用训练数据。
可以本地部署吗？
可以。DataMesh Robotics套件可用于云端和本地环境。