在人工智能与具身智能技术加速迭代的背景下，具身智能与人形机器人产业正面临从技术突破到场景落地的关键跨越。9月17日，天津举办的“2025具身智能全球硬科技发展大会”上，全球顶尖学者、企业代表聚焦“技术攻坚”与“场景实践”两大议题，共谋具身智能生态化发展路径。天娱数科首席数据官吴邦毅在会上发表《Behavision：通用具身智能与物理世界的交互基座》主题演讲，系统解析了行业“四缺”痛点，并展示了天娱数科以数据、算法、平台为核心的技术布局。
吴邦毅指出，当前人形机器人产业存在四大瓶颈：算法开发平台缺失导致重复研发，3D数据平台不足制约训练效率，标准认证体系不完善阻碍生态协同，场景测试与人才平台缺乏延缓技术落地。为破解这些难题，天娱数科推出Behavision空间智能MaaS平台，构建“世界感知—时空推理—泛化执行”的闭环体系。该平台通过整合“传感”“大脑”“小脑”三大模块，形成通用支撑架构，推动人形机器人实现“脑体协同”的突破。
数据是具身智能的基石。天娱数科已建成国内领先的3D与多模态数据体系，通过自建3D动捕基地与多模态采集系统，累计沉淀150万条3D数据、65万条多模态数据，其中包含20万条机器人任务训练数据，覆盖生活服务、高端制造、智慧医疗等场景。吴邦毅强调：“物理AI的落地需以理解物理世界为前提，机器必须掌握物体的几何结构、材质特性及运动规律。”为此，公司以3D铰接数据为核心，遵循“物理真实性、语义可理解性、场景泛化性”标准，通过毫米级光学动捕与三维扫描技术，精准还原物体动态交互规则，赋予数据“物理骨架”与“语义灵魂”。目前，其3D铰接数据已入选《北京市行业高质量数据集典型案例》，并在全国多地数据交易平台上线。
算法层面，天娱数科依托自研大模型矩阵驱动技术落地。其天星基座大模型、“智者千问”3D智能行业大模型与智慧广告大模型形成协同，结合Embodied Chain-of-Thought Reasoning (ECoT) for VLA算法，使人形机器人能够快速学习复杂动作序列。这一设计解决了传统算法“通用性不足”与“精准度受限”的矛盾：通用大模型保障场景理解与决策能力，VLA算法则聚焦操作细节控制，使机器人既能“看懂”环境需求，又能“做好”精细动作。
作为数据与算法的整合载体，Behavision平台创新性搭建原子技能库，针对轮式、腿足式人形机器人及机械臂等设备，梳理“移动、抓取、旋转”等基础技能，形成可复用的动作模板库。当面临新任务时，传感模块完成环境感知与语义理解，“大脑”结合大模型生成决策方案，“小脑”从技能库调用适配模块，实现多场景任务的快速执行。这一闭环体系推动人形机器人从“程序演示”向“自主决策+高效执行”的3.0阶段跃迁。吴邦毅特别提到，平台通过3D铰接数据的深度应用，填补了传统数据缺乏物理属性与功能语义的空白，使AI能够理解“椅子可坐、门可推开”等物理逻辑。
从数据积累到算法创新，再到平台落地，天娱数科构建了“数据-算法-平台-场景”的完整产业闭环。其Behavision体系不仅为企业自身打造了技术与生态优势，更为“人工智能+”战略的落地提供了可复制的路径，加速具身智能技术从实验室走向千行百业。
