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
連接資料、流程與現場執行，協助團隊理解上下文、快速行動並保留可追溯紀錄。
- 工業場景建模
從 CAD/BIM、設施圖紙、資產庫和場地約束建構高保真工業環境，並針對大規模模擬最佳化。
- 照片級擬真視覺生成
生成高品質 RGB 與合成影像，支援可控光照、紋理和相機光學，協助感知模型適應真實世界變化。
- 物理與材料屬性
分配物理屬性（品質、摩擦、彈性、關節、約束）和材料定義，使互動更接近真實情境，支援操作、接觸和移動學習。
- 自動標註真值資料
生成一致的大規模標註：分割遮罩、2D/3D 邊界框、實例 ID、深度、關鍵點、姿態、軌跡和場景中繼資料。
- 工業任務目標與獎勵設定
定義工業任務的目標、成功條件和獎勵訊號：嚴格公差、多步驟程序和安全約束。
- 匯出到訓練與模擬平台
將資料集和 OpenUSD 場景打包用於下游訓練、評估和 Sim2Real 工作流程，包括 NVIDIA Isaac Sim/Omniverse 整合路徑。
應用場景
涵蓋培訓、巡檢、維護、營運複核等可落地場景。
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 為物理智慧（Physical AI）和具身 AI 生成工業級合成訓練資料。建構數位孿生、模擬感測器、自動標註真值資料，並匯出到 NVIDIA Isaac Sim/Omniverse 和機器人管線。
早期存取 — DataMesh Robotics 目前面向企業合作夥伴開放。
準備加速您的機器人訓練管線？
常見問題
可以生成什麼類型的資料？
可以生成多模態資料集，如RGB影像、深度、分割、邊界框、物體姿態等。
可以與NVIDIA Isaac Sim整合嗎？
DataMesh Robotics旨在與基於OpenUSD的工作流整合，可適配Isaac Sim管線。