DataMesh，领先的数字孪生和空间智能技术提供商，宣布推出DataMesh Robotics，这是一款专为工业和设施场景设计的人工智能数据产品解决方案。该解决方案以可执行工业数字孪生为基础，使机器人 OEM 和机器人应用团队能够使用动态工业环境、工业级合成数据以及可配置的任务目标和奖励信号来训练、验证和评估嵌入式 AI 系统。
随着嵌入式 AI 从研究环境转移到实际工业操作，机器人团队面临着静态模拟世界与现实工业复杂性之间日益扩大的差距。工业任务随着时间的推移展开，遵循严格的流程逻辑，并受安全约束、事件和业务规则的约束。 DataMesh 机器人地址通过在工业世界中进行培训来弥补这一差距，这种培训不仅可以可视化，还可以运行、进化和反应。
“工业嵌入式人工智能的核心是需要一个像现实世界一样变化的培训世界，”DataMesh 首席执行官李杰说道。 “通过使环境可执行，我们超越了工业级场景和合成数据，因此流程不断发展，事件被触发，任务目标变得明确且可衡量。DataMesh Robotics 旨在成为机器人团队的工业培训环境和数据引擎。”
从静态数字孪生到可执行的工业环境
当今许多数字孪生解决方案都专注于具有实时数据叠加的静态 3D 可视化。虽然对于监控和演示来说是有效的，但这样的环境很难用于具体的人工智能训练，因为机器人必须在不断变化的流程和约束序列中运行
DataMesh 的核心功能在于其基于 DataMesh FactVerse 平台构建的可执行数字孪生。在这种环境中：
- 工业对象可以移动和交互
- 制造、检查和维护等流程可以随着时间的推移而发展
- 可以触发警报、状态更改和任务转换等事件
- 业务逻辑和行为规则可以在运行时执行
这种动态模拟功能使 DataMesh Robotics 能够生成更接近真实工业操作条件的训练数据和任务反馈，支持具有安全约束和部分可观测性的多步骤任务。
工业级合成数据和面向任务的训练
DataMesh Robotics 提供涵盖工业场景建模、物理模拟和可扩展合成数据生产的端到端能力堆栈。该解决方案支持亩用于机器人感知、导航和操作任务的 Ltimodal 数据生成和自动地面实况标记，同时还输出过程状态和操作条件等非视觉变量。
DataMesh Robotics 的一个重点是解决工业嵌入式 AI 中最困难的挑战之一：定义任务目标和奖励信号。工业任务通常涉及严格的公差、顺序工作流程和安全要求，使得奖励设计复杂且容易出错。 DataMesh Robotics 提供配置驱动的方法来定义目标、成功条件和奖励结构，从而实现更清晰的培训目标和更稳定的学习。
专为与主流机器人生态系统集成而设计
DataMesh Robotics 旨在与现代机器人模拟和培训堆栈集成。支持导出工业数字孪生资产和数据到环境NVIDIA Isaac Sim 和 Omniverse 等组件，适合企业机器人研发和部署工作流程。该解决方案支持本地、私有云和混合部署，并具有企业级治理。
DataMesh 在多份智能仿真研究报告中获得 Gartner® 认可，被列为技术创新者和样本供应商，反映了其对智能仿真和空间数字孪生技术的持续投资。
工业优先重点和试点计划
DataMesh 机器人主要为从事工业用例的机器人 OEM 和机器人应用团队提供服务，包括工作站操作、工厂和仓库中的导航、设施检查和维护以及危险或受限环境中的操作。
该解决方案已完成原型验证，目前正在与企业合作运行试点项目。艺术家，包括电信运营商和数据标签提供商。 DataMesh 计划继续扩展其工业资产库、任务模板和生态系统集成。