DATA PIPELINE
机器人学习数据：从采集工作站到可交付数据集
机器人学习数据要跑通接入、加工、发布与评测闭环。工作站负责可复现实验，数据平台负责版本、权限与失败回采。
- 机器人学习数据
- 数据平台
- Data Engine
工作站解决“跑通一个任务”
机器人学习工作站围绕明确任务组合机械臂、遥操、视觉与计算环境：从示范记录、基线训练到真机评测，而不是只交付一组设备。
Atlas A7 / R1 / D 与 eHand-6 等按操作空间选型；相机、末端、工装与安全组件按任务列入清单。
平台解决“数据可追溯”
典型流程包括接入与同步、加工与质检、数据集发布、训练与评测，以及失败场景回采。版本号、划分与导出清单应可复核。
训练算力可与现场推理、云端训练分开规划；具体环境与权限和商务、工程团队对齐。
相关常见问题
- Atlas A7 适合什么场景？
- 七轴科研机械臂，可作为单臂研究平台，也可作为 Atlas R1 / D 双臂工作站的执行基础，服务抓取、搬运、遥操与学习验证。
- 模块化平台如何配置？
- R1 以 A7 为执行基础，按任务选择底座、升降、视觉、遥操和末端。固定工作站、移动操作与遥操采集是同一平台的不同组合。
- 参考型号能力等于整机验收结果吗？
- 不等于。需以实际交付配置验证数据记录、标定、时序与任务效果；相机、工控机、末端与软件版本在项目中确认。
本文整理自公开产品与方案说明，不含客户名单或效果承诺。配置、装箱与验收以项目确认为准。