2026年8月15日，榆林人工智能+產業鏈發展交流會暨第二屆智能裝備技術創新與可持續發展論壇在陜西榆林成功舉辦。活動聚焦人工智能、智能裝備與實體產業深度融合，匯聚院士專家、行業企業代表及技術團隊，共同探討人工智能技術創新、智能裝備發展及產業鏈協同的新路徑。
本次活動上，清研精準圍繞具身智能技術如何進入高復雜、高風險工業環境，系統呈現了在真實數據采集、數據治理、仿真訓練、中試驗證及產業應用等方面的階段性落地成果。依托毛明院士工作站及榆林智能無人裝備創新中心技術平臺資源，清研精準首個具身智能垂類中試基地礦用場景正式亮相，這標志著清研精準正以真實產業需求為牽引，推動具身智能從單點技術驗證走向數據閉環、工程驗證與場景應用相結合的產業實踐。
政策牽引：具身智能加快從演示驗證走向實景實訓
當前，具身智能正加快從實驗室研發和演示驗證走向真實場景。工業和信息化部、國務院國資委開展2026年度人形機器人與具身智能實景實訓專項行動，強調依托真實工況推進訓練迭代、工程驗證和規模化應用；
8月10日，國家發展改革委、國家能源局印發《煤炭工業發展“十五五”規劃》，提出實施重點礦井智能化改造，推動危險繁重崗位機器人作業替代。相關政策進一步明確了以場景牽引技術迭代、以中試驗證支撐產業落地的發展方向。
01 聚焦產業一線：全景呈現具身智能落地實踐
圍繞具身智能從技術創新走向產業應用，清研精準通過本次論壇集中展示了從底層數據能力、技術平臺到場景應用與產業協同的系統布局。
戰略合作簽約：以產業協同加速進入真實場景
活動現場，清研精準創始人兼CEO董漢作為代表與榆林智能無人裝備創新中心正式簽署項目合作協議。雙方將圍繞具身智能技術研發、數據采集與治理、仿真訓練、中試驗證及礦用場景應用等方向深化合作，依托各自在技術、平臺與產業資源方面的優勢，共同推動具身智能創新成果從實驗室驗證走向真實礦用場景，加快形成可驗證、可復制、可推廣的產業化應用路徑。
簽約儀式：榆林智能無人裝備創新中心常務副總經理黃冠富（右）、清研精準創始人&CEO 董漢（左）
面向真實礦井，發布全場景仿真數據平臺正式發布
在成果應用發布環節，清研精準具身智能板塊、精準視界CEO曹綺桐發布“面向煤礦井下復雜作業的具身智能全場景仿真數據平臺”。她表示該平臺并非簡單復制一個數字礦井，而是面向機器人訓練與驗證需求，連接真實礦山、仿真世界與智能裝備，將真實環境轉化為可重復運行的虛擬任務，使算法和裝備在下井前能夠開展更加充分的訓練與驗證。
清研精準戰略發展總監/精準視界CEO 曹綺桐
清研精準全場景仿真數據平臺仿真平臺
圍繞礦用具身智能的數據生產與驗證需求，平臺形成四項重點能力：
一是真實場景1:1復刻與工況配置。對巷道、設備及機器人作業環境進行高保真還原，并靈活配置煙霧、火焰、落石、低能見度等復雜工況。
二是多模態數據同步生成。在統一時間軸和視角下，同步生成RGB、紅外、深度等訓練數據，補充真實礦井中難以采集的危險及長尾樣本。
三是任務可視化編排與運行。將場景數據、模型、規則和參數組合為可復用的任務流程，支持巡檢、異常識別、導航避障等任務重復測試。
四是結果評測與異常回放。統一記錄任務狀態、運行軌跡、異常畫面及指標，支持結果對比、問題定位和場景回放，并沉淀模型、數據與任務資產。
目前，平臺已圍繞機器狗虛擬巡檢、火焰異常感知和落石風險復現等典型任務開展場景化展示，重點驗證從日常巡檢到異常工況復現的數據生產和任務驗證能力。同時，清研精準已陸續收到來自多個地區礦業企業的合作意向，相關項目正圍繞數據采集、仿真訓練、中試驗證及場景部署等環節有序推進。
鑄造礦用具身智能的數據底座，破解復雜場景訓練與部署難題
在學術交流環節，清研精準具身智能總工程師、精準視界CTO趙然圍繞《面向煤礦井下復雜作業，具身智能數據采集、治理與模型訓練》作專題分享。報告指出，具身智能所需數據并非普通視頻，而應覆蓋環境觀測、機器人狀態、任務語義、動作序列以及結果與反饋，并在統一時間軸上形成可對齊、可回放、可評測的完整軌跡。
清研精準具身智能總工程師、精準視界CTO趙然
在這一體系中，真機數據承擔物理校準、常態覆蓋與最終驗證，仿真數據則用于規模擴展和異常長尾補充。二者經過數據治理后，形成可檢索、可審核、可訓練、可追溯的結構化經驗，共同支撐模型訓練、評測與現場部署。
02 具身智能中試基地礦用場景正式落地
如果說模型和機器人本體解決的是“機器人能不能做”的問題，那么真正進入礦山、工廠等工業現場，還需要回答另一個更現實的問題：機器人能不能在真實環境中穩定地做、持續地做，并最終形成可以復制的產業應用？
煤礦井下具有高粉塵、弱光、潮濕、空間受限、無衛星定位信號、通信條件復雜以及作業環境非結構化等特點，對機器人的感知定位、自主導航、智能決策、可靠性與環境適應能力提出更高要求。機器人在實驗室里“跑得起來”，并不等于在真實礦井里“干得了活”。
清研精準首個具身智能垂類中試基地面向煤礦井下復雜工況，重點補齊機器人從研發測試到真實環境應用之間的系統化工程驗證環節。此次活動的重要節點，是礦用場景從中試能力建設進一步走向實際落地應用。
圍繞真實礦井作業需求，清研精準已將數據采集、數據治理、仿真訓練、機器人驗證和工程部署串聯起來，并建成礦用場景標桿案例，完成相關閉環驗證。其意義在于驗證一套具身智能進入垂直產業場景的方法：先進入真實場景獲取數據，再由數據與仿真驅動能力迭代，隨后進入中試環境完成工程驗證，最終回到真實現場部署并持續優化。
03 礦用場景如何落地？清研精準的工程化解法
礦用場景很難依靠單一算法、單一機器人或一次性交付實現規模化落地。清研精準從真實世界數據出發，構建覆蓋數據采集、本體性能測試、場景評價、中試驗證、認證與準入、規模化部署的六環節產品與服務能力鏈。六個環節彼此銜接，中試驗證則承擔連接實驗室技術與真實產業現場的關鍵作用。
從數采工具到可訓練的完整軌跡
針對不同機器人形態與工業場景需求，清研精準構建覆蓋視覺、動作及人機交互等數據類型的采集工具體系。采集內容不僅包括RGB、深度、點云、聲音、熱成像等環境觀測，也包括位姿、關節、速度、力矩、電量等機器人狀態，以及任務目標、約束、動作過程和結果反饋。通過統一時間軸對觀測、狀態、動作與結果進行同步，形成能夠描述“機器人在什么狀態下采取什么動作、產生什么結果”的完整軌跡。
數據平臺對真機、仿真及遙操作數據進行統一接入，完成軌跡切分、對象與動作識別、人工審核和數據集沉淀，將原始記錄持續轉化為統一語義、帶質量評價、可追溯版本的訓練樣本。
以仿真增廣降低危險工況試錯成本
礦井中的危險、極端和長尾工況不適合全部依賴真機反復試驗。全場景仿真數據平臺首先依據真實數據完成空間重建與校準，再通過相機視角、場景雜亂度、材質顏色、光照條件、物理參數和物體姿態等多維隨機化，將一個任務模板擴展為多樣化訓練樣本。同時，平臺保留異常參數和數據版本，使煙霧、火焰、碎石、落石等工況能夠重復生成、組合和回溯。
仿真環境由此成為可持續運行的數據生產線，而非一次性的三維演示。其與真機采集、數據治理、模型訓練和現場部署共同形成“真實數據采集→數據治理→仿真增廣→訓練評測→真機部署”的一站式數據閉環。
以中試驗證把“算法可行”變成“現場可用”
機器人進入產業現場前，需要經過統一的訓練、驗證、評測和上線門檻。除任務成功率外，還應綜合考察人工接管率、異常覆蓋率、跨場景保持率和模型迭代周期，并通過能力、安全與泛化三類驗收，避免僅以單一分數判斷模型是否具備上線條件。
清研精準由此形成“選點→標定→采集→接管→復制”的場景落地閉環：機器人在現場執行任務，監測和接管機制記錄風險與失敗，再對失敗進行歸因和定向補數，通過真機與仿真重新訓練、評測，達標后受控上線。現場失敗不再只是項目終點，而被持續轉化為下一輪高價值數據和能力提升的起點。
04 從礦井走向更多產業現場：動力電池場景即將發布
榆林，是清研精準具身智能垂類中試基地產業化落地的重要起點。礦用場景所驗證的，不僅是一套針對煤礦機器人的技術方案，也是一套圍繞真實數據采集、數據治理、仿真訓練、中試驗證、現場部署與持續迭代建立起來的工程化落地體系。
2026年8月19日至23日，世界機器人大會期間，清研精準將發布具身智能垂類中試基地的第二個落地場景——動力電池場景。
從礦用到動力電池，變化的是產業環境、作業對象與任務需求，不變的是對真實數據、場景驗證和工程化落地能力的要求。清研精準將以具身智能垂類中試基地為載體，繼續探索一套經驗證的能力如何從一個場景復制到下一個場景。
關于清研精準
清研精準由清華大學孵化，面向具身智能在垂類場景的規模化落地，致力于打造連接真實物理世界與AI模型的工程化底座。依托8年來在自動駕駛、新能源與工業場景中的數據積累和工程閉環能力，構建“具身數據引擎、場景仿真驗證工具鏈、垂類世界模型”三位一體能力，打通真實數采、數據治理、合成數據、仿真推演、驗證評測與模型迭代全鏈路，形成“一套底座、一個大腦、百個垂類場景應用”的物理AI數據飛輪。解決方案已落地全球30多個國家，覆蓋新能源整車、動力電池、儲能、核心零部件、礦山、電力等核心賽道，深度服務百余家頭部企業，持續構建工業具身智能時代的基礎設施。
轉自：鷹潭新聞網
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