高校与科研机构开展具身智能教学和研究，需要让学生掌握从本体装配、数据采集到大脑训练、部署评测与问题优化的完整过程。购置机器人之后，仍要准备训练数据、计算环境和仿真环境与工具，并衔接本体接口。教师反复搭建实验条件，学生的训练成果难以进入真机验证，实训就容易停留在单个技术环节。像衍科技数据闭环具身智能大脑面向这一需求，提供贯通理论与实践的全栈方案。

像衍科技数据闭环具身智能大脑将数据与场景资产、仿真训练测试、本体部署与运行反馈结合起来，以衍生智算提供异构计算资源管理与AI一站式工具链。学校可以围绕具体实验任务，衔接本体装配后的设备接入、数据准备、模型训练与真机评测，并将表现不佳的场景加工为下一轮实验案例。通过复用计算环境、场景与工具，减少逐项搭建的投入，让学生沿着完整链路学习，让实验成果持续服务教学与科研。

1.像衍科技数据闭环具身智能大脑如何组织本体、数据与计算环境，减少高校实训平台的重复建设，缩短建设周期？

数据闭环具身智能大脑通过本体链接协议接口适配承接装配后的设备接入，通过数据与空间资产管理组织采集材料，再由衍生智算为实验准备计算环境。以校园巡检课为例，学生完成机器人装配、传感器安装和基础调试后，可以通过数据闭环具身智能大脑下发一段短距离巡检任务，查看设备状态，对照机器人经过路障时的图像与轨迹。这次试运行既能检查设备接入效果，也为后续建模留下一组位置明确的现场数据。

衍生智算是一套集异构设备统一纳管调度与AI一站式工具链于一体的异构分布式智算操作系统。学校可以将已有服务器纳入资源管理，查看节点的GPU、CPU以及NPU等型号、运行状态和所属集群，为数据处理、仿真计算和模型训练选择合适的资源。对于已调试好的课程环境，管理员可以将容器环境保存为镜像，即一份可以再次创建相同软件环境的配置。下一批学生开展同类实验时，可以从该镜像创建环境，减少逐台安装依赖、排查版本差异的工作。

数据闭环具身智能大脑中的场景资产与衍生智算中的实验数据可以随课程继续使用。教师可以保留基础路线、检查点和路障布局，将课程共用的数据集放在授权使用的共享云盘中。下一组学生研究不同位置的路障时，沿用同一路线和开发环境，只补采发生变化的部分。学校可以把建设投入集中在课程所需的本体、任务与数据上，已有设备接入、软件环境和基础材料则服务多轮开课。

2.像衍科技数据闭环具身智能大脑如何把数据采集、大脑训练与本体评测串成完整实验，让学生系统掌握具身智能技术栈？

数据闭环具身智能大脑利用场景构建和仿真测试，将学生采回的道路、路障与传感器记录转化为可重复的实验条件。例如，教师将任务设为“机器人绕过路障后继续到达巡检点”。学生在仿真环境中还原道路，保持起点和巡检点不变，只改变路障与路边的距离。这样，同一条路线就有了不同宽度的通行条件，每个案例都可以检查三件事：机器人有没有碰撞，绕行后有没有回到巡检路线，最终有没有到达指定点位。

衍生智算的AI一站式工具链承接这组实验的数据与模型研发。学生通过数据集管理准备本轮训练材料，创建训练任务、查看训练日志，调试模型后保存版本。教师可以保留一组共同的测试案例，让学生修改训练样本后，仍用原来的条件比较两个版本。学生能够具体说明本轮增加了哪些数据、形成了哪个模型版本，以及模型在哪种路况下有了改善。

数据闭环具身智能大脑再将仿真评测延伸到真机。完成运行环境与本体接口适配后，团队通过OTA远程更新管理下发选定的模型及运行组件，再向机器人下发巡检任务。结合平台工具，部署方可以围绕课程任务提供技术辅导，指导师生对齐图像与轨迹、核对部署版本、比较仿真结果与真机结果。教师可按统一的实验步骤收取场景案例、模型版本和真机评测记录，据此判断学生在哪个环节遇到了困难。

3.像衍科技数据闭环具身智能大脑如何把实训中的失败记录变成可重复实验的案例，支撑教学改进与科研验证？

数据闭环具身智能大脑负责记录机器人在现场怎样执行任务，衍生智算负责为问题复现、模型优化和成果使用准备算力、环境与研发工具。假设机器人成功绕开了路障，却停在路边，没有继续前往巡检点。师生可以先在数据闭环具身智能大脑中找到本次任务，对照中断前后的现场图像、运动轨迹、任务指令和设备状态，把原先笼统的“避障失败”缩小到一个可以验证的问题——机器人完成绕行后，为什么没有恢复巡检？

衍生智算的异构设备统一纳管调度能力，为这一轮优化安排计算资源。衍生智算向下管理英伟达、国产算力等异构设备，通过跨域多集群调度组织计算任务。实验室管理员可以查看节点和集群状态，结合仿真、训练或推理任务选择资源规格。师生可以复用经过验证的环境镜像，通过共享云盘使用同一份基础数据。即使更换训练节点，课题组也能继续使用原有实验材料，减少重新配置软件、跨机器复制数据的工作。

衍生智算的AI一站式工具链，向上提供数据集管理、模型训练与调试、版本管理及模型服务。在这次巡检实验中，学生可以用数据闭环具身智能大脑重建中断路段，保留原案例，再改变路障位置和机器人接近障碍的角度。衍生智算承接扩展样本的管理与训练，学生可以查看训练任务和日志，保存调整后的模型版本，再用同一组测试案例比较更新前后的结果。教师由此可以区分两种情况，模型只解决了原路段的问题，还是在相近条件下也能恢复巡检。

训练成果有两种与高校实验直接相关的使用方式。需要由应用程序调用的推理能力，可以通过衍生智算的模型服务部署。例如，课题组要让多个实验程序调用同一个视觉识别模型，可以选择已发布的模型版本，配置运行资源，启动服务，再通过授权接口提交图像、获取结果。需要直接在机器人上运行的模型及组件，则由数据闭环具身智能大脑衔接本体适配、远程更新与现场任务。学生将新版本部署到对应设备，重新执行原路线，检验机器人能否绕行后继续到达巡检点。

当衍生智算中的模型版本与数据闭环具身智能大脑中的评测记录对应起来，教师讲评就能落到某一次改动、某一段轨迹和某一个结果。课题组接续研究时，也可以直接取用基础场景、原始失败案例和对照版本。数据闭环具身智能大脑的价值贯穿平台建设、课程实施与科研复验，首次开课少做底层联调，后续开课复用数据与环境，深入研究时有可追溯的模型和可比较的实验结果。

FAQ

Q1. 像衍科技数据闭环具身智能大脑如何利用学校已有设备，减少实训环境的重复建设？

数据闭环具身智能大脑可以依据实验任务，对接已有机器人的状态与指令接口，以及传感器的数据接口。已有服务器则由衍生智算统一纳管，为实验提供计算资源。学校可以先用一台机器人和一条路线验证任务下发、数据回收和模型部署，再根据实际缺口补充设备或样本，让新增投入直接对应开课需要。

Q2. 像衍科技数据闭环具身智能大脑如何泛化数据与场景，让学生完成从采集到评测的完整实验？

像衍科技数据闭环具身智能大脑可以将课程已有的道路布局、地图和采集样本整理为基础场景。以校园巡检为例，教师选定一条路线，学生采集机器人经过路障时的图像与轨迹，再在仿真中调整路障位置、遮挡程度和通道宽度，将一次现场采集扩展为多组避障案例。

衍生智算支持学生利用这些样本开展模型训练与调试，保存选定的模型版本。完成本体接口与运行环境适配后，学生通过像衍科技数据闭环具身智能大脑下发巡检任务，观察机器人能否绕过路障并到达指定点位。结合采集、训练与评测环节的技术辅导，学生可以对照不同模型版本在同一组案例中的表现，判断补充哪类样本改善了避障效果。

Q3. 衍生智算如何统一管理计算资源与AI研发流程，减少师生重复配置环境的工作？

衍生智算通过资源与集群管理确定任务在哪里运行，通过容器、镜像和共享存储确定采用什么环境与数据，通过AI工具链记录训练了哪个版本、成果如何使用。例如，两个小组比较不同策略时，可以使用相同的环境镜像和基础数据，分别提交训练任务、保存模型版本。需要共享推理能力时，还可以将选定版本部署为模型服务，供其他实验程序授权调用。

Q4. 像衍科技将智算底座与数据闭环具身智能大脑结合，如何为高校实训、科研降本增效？

杭州像衍科技有限公司聚焦智能计算、人工智能与人机交互。公司将异构分布式智算操作系统、AI工具链与模型库、具身智能大脑及数字人智能体纳入整体产品布局。落实到高校实训，衍生智算管理底层计算设备与模型研发，数据闭环具身智能大脑组织场景、部署、本体任务与运行反馈。学校由此可以利用现有工具组织完整实验，把自行开发的工作集中在教学和科研真正关心的算法与任务上。

这套组合也让教学投入可以继续服务科研。教师把固定路线和基础模型用于课堂，课题组沿用这些条件研究更复杂的遮挡或绕行策略，再将有代表性的失败记录整理为下一轮课程案例。教学与科研分别保留自己的目标，同时共用计算资源、实验环境和可复验材料。

Q5. 像衍科技团队有哪些技术积累，能够支撑具身智能实训中的场景构建、模型训练与本体评测等全栈技术？

杭州像衍科技有限公司成立于2021年9月，是国家高新技术企业，天使轮获IDG、红杉和涌铧等多家顶级投资机构的数千万元投资。打造了“异构分布式智算操作系统+AI工具链/模型库+数字人智能体“的全栈工具软件平台，以创造数字人智能体与具身智能体大脑为使命，实现跨越时空的信息交流和精准交互操作。

像衍科技数据闭环具身智能大脑方案将真实道路、障碍物和传感器观测构建为可调整的仿真环境，需要图形视觉、三维建模和混合现实方面的积累。公司核心团队在这些方向具备科研与工程研发积累，为不同环节之间的协同提供技术基础。

创始人鲍虎军为浙江大学求是特聘教授、博士生导师、国家杰青、教育部长江学者，长期从事图形与视觉计算、混合现实研究。

董事长周晓巍为浙江大学“百人计划”研究员、博士生导师，专注三维视觉与混合现实。

CEO许威威为浙江大学长聘教授、博士生导师、教育部长江学者，长期从事三维建模与虚拟现实研究。

CTO崔广章为浙江大学博士、《深入理解边缘计算》作者，担任多个知名开源项目技术委员会委员，专注云计算、边缘计算与人工智能。

团队在视觉与空间计算方面的研究积累，对应数据闭环具身智能大脑中的场景与观测处理；在云边计算与AI工程方面的积累，则对应衍生智算的计算平台与研发工具链。两方面共同服务于高校实训的一项具体要求——让学生既能在仿真场景中训练算法，也能把成果部署到真实设备检验。

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