本文來源:時代周報 作者:唐洛
道路上,搭載高階智能駕駛系統的Robotaxi平穩行駛,自主感知路況;園區與廠區內,不同人形機器人穿梭作業,在實景環境中持續打磨適配能力……這些頗具科技感的畫面,如今已是北京亦莊智慧產業園區的日常景象。
憑借得天獨厚的實景測試條件與完善的產業生態,北京亦莊早已成為智能駕駛、人形機器人、具身智能等前沿技術落地測試、迭代驗證的核心陣地。
在這片產業熱土之上,四維圖新以多年智能駕駛數據積淀為基石,打通人工智能、實景場景落地與數據合規全鏈條,為人形機器人、具身智能規模化落地筑牢了底層支撐。
坐落于大興區榮昌西街洪泰產業社區的四維圖新亦莊大廈,更是直觀展現了企業的技術硬實力。
大廈六層的企業展廳內,車路云一體化、高精地圖導航、全鏈條數據服務、車載芯片、智能輔助駕駛等一系列與智能網聯汽車、人工智能深度綁定的核心業務悉數亮相,清晰呈現出企業深耕智能汽車賽道的深厚積累。
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圖片來源:四維圖新官網
也正是憑借多年在智能汽車數據領域的深耕沉淀,在人工智能與機器人技術同步快速迭代、人形機器人與具身智能成為驅動新一輪科技革命和產業變革重要方向的當下,四維圖新率先洞察行業核心規律,提出“具身智能發展離不開數據合規底座”的關鍵判斷。
基于這一理念,企業搭建起覆蓋數據采集、治理、訓練、評測及合規流通的完整全鏈路數據業務閉環。
為助力行業整體高質量發展,四維圖新還牽頭行業數據標準體系建設,同時依托北京亦莊機器人馬拉松等各類實景應用場景完成技術實測與迭代,從數據底層持續夯實國內具身智能產業的規模化發展根基。
具身智能產業駛入快車道,數據合規成關鍵底座
隨著科技產業變革持續深化,人形機器人與具身智能已經成為新一輪產業升級的核心主力。
但不同于智能汽車聚焦道路交通場景,具身智能應用場景正在從智能車延伸至家庭陪伴、兒童照護、服務機器人等更多領域。
場景越復雜、工況變化越多,產業所需數據體量就越大,規模甚至遠超自動駕駛百倍、千倍。
因此,數據合規、數據安全便成了繞不開的關鍵問題。
但一個行業發展的矛盾現象卻是,更多企業選擇扎堆硬件升級、模型參數迭代,卻忽略了高質量、合規化數據的核心價值。
這就使得不僅各家數據體量不足,內部數據也相互隔絕,儼然形成一座座數據孤島。拉高企業研發成本的同時,也導致很多機器人產品泛化能力不足,拖慢了整個行業量產落地的腳步。
四維圖新高級副總裁、CMO兼董秘孟慶昕在“2026證券市場年會行業分會——數字經濟大會”上直言,當前具身智能產業的數據采集、使用和治理方式仍缺乏統一標準,不同企業往往各自建設數據體系。
“四維圖新希望通過參與標準制定,把相關數據動作變成可流通、可共用的資產,降低企業重復建設成本。”
7月,工業和信息化部人形機器人與具身智能標準化技術委員會數據工作組發布,四維圖新出任數據標準工作組(簡稱WG7工作組)組長單位,牽頭搭建行業統一的數據標準體系,補齊產業發展的規則短板。
四維圖新CEO程鵬作為WG7工作組組長,在會議上提到,“數據是具身智能規模化發展的基石。四維圖新將在標委會的統籌下,與行業攜手,以標準為紐帶,把數據的‘成本’變成‘資產’,將‘孤島’連成‘陸地’,共同推動中國具身智能產業從領先走向領跑。”
筑牢核心壁壘,技術落地成果行業領跑
“推動中國具身智能產業從領先走向領跑”不應該也不能夠只是一句口號,對于四維圖新來說,實現這一行業發展目標的核心在于過硬的自主技術與場景落地能力。
2026年北京車展上,四維圖新首次發布智能體數據綜合解決方案,包含:智能體感知與數據采集方案(4D空間記錄終端、動作捕捉手套、全身運動捕捉套裝等高精度采集硬件);智能體全鏈路合規方案(數據合規服務、智能合規融合終端);以及已落地的六大場景應用方案(人形機器人、工業機械臂、無人車、四足機器人等)。
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圖片來源:四維圖新官網
這一方案構建了“精準數據與合規、端側算力、智能體感知與采集、智能體移動與交互”的四層架構。
孟慶昕提到,智能體數據綜合解決方案,推動汽車智能化能力向人形機器人、工業機械臂、無人車、四足機器人等場景延伸,為人形機器人與具身智能產業提供可評測、高質量、安全可信的數據底座。
事實上,在北京車展新品發布之前,四維圖新的技術實力與落地優勢就已在實景場景中得到充分驗證。在北京亦莊機器人馬拉松賽事中,賽事前三名參賽設備均搭載了四維圖新精準時空數據解決方案。
該方案以精準時空數據、融合定位技術與全流程數據安全合規為核心,打造出從前端數據采集、中端技術賦能到后端合規保障的完整閉環,有效解決智能設備實景運行中的各類數據痛點。
孟慶昕表示,四維圖新精準時空解決方案讓移動出行更安全、讓政府監管更放心、讓數據能夠有效共享,只有做到上述三點,商業價值才能最大化發揮出來。
憑借完善的服務模式與過硬的技術實力,四維圖新成功入選《北京數字經濟企業國際調研報告(2026)》標桿案例,成為國內智能科技企業全球化協同發展的典范。
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