测绘科学入局具身智能数据：际数科技要建“中立质量层”

事件概述

具身智能数据市场正经历快速扩张：IT桔子数据显示，2026年上半年数据服务与数据集企业共发生19起融资，总金额近50亿元。全球自动驾驶数据标注市场2025年约50亿美元，年复合增长率超25%；具身智能数据市场2026年预计约10亿美元，2030年有望突破100亿美元。

然而，数据数量的增长并未解决“有效数据稀缺”的核心矛盾。多家具身本体公司表示，清洗数据的成本已远高于采集成本。模型在评测集上表现良好，进入真实场景后却常因接触、滑移、遮挡、过力等变量而失效。

核心信息

行业卡点与中立质量层

际数科技创始人周源认为，当前具身数据行业存在六个核心卡点：有效数据成本高、质量难提前判断、跨本体复用困难、离线评测与真实部署脱节、数据资产化困难、难以沉淀中立质量基础设施。

行业普遍用模型端到端效果反推数据质量，但空间智能模型训练管线极长，一旦出问题很难归因。际数的解法是在数据进入模型前构建质量标准、评估方法和治理方案，避免质量问题传导至模型。

“一张图、一把尺、一个飞轮”方法论

际数科技的核心方法论来自测绘学中的误差分析和不确定性分析：

• 一张图：自建质量因子库，描述真实场景中物体、材质、动作、接触等因素与数据质量的关系，用于判断哪些因素变化会影响最终质量。
• 一把尺：高质量场景基座。通过对场景精细化建模，实现几何标定和时间对齐，解决多模态观测精度问题。
• 一个飞轮：数据质量飞轮。利用专家知识和质检人员判定，训练“质量模型”学习质量与数据特征的关系，替代人工完成质量评分、问题诊断和可修复性评估。

规模化验证

际数科技在智驾领域已服务超20家客户，效果包括：

• 可用数据规模提升10倍以上，10Hz数据从每秒标注1-2帧提升至全部10帧；
• 数据漏斗从10%-20%提升至70%-80%；
• 质量大模型在与人工质检的对比中胜出，可替代约100人的质检团队。

一家头部智驾客户案例：因7路环视相机与激光雷达多模态自洽问题（要求空间误差3厘米以内、要素完整率100%）寻求合作，际数35天内完成首期十万组交付，随后连续六期采购，累计交付395万组次多模态数据。第三期合作中，客户调整技术栈需要全新数据规则，际数通过历史数据原子化拆分，使超60%历史数据被再次调用，边际成本降至首期项目的十分之一。

值得关注

际数科技成立于2023年5月，三位创始人背景互补：CEO周源（武汉大学与俄亥俄州立大学联合培养博士，师从李德仁院士，曾参与NASA/JPL火星车项目）、CTO叶文凯（同济大学佐治亚理工联合培养博士，曾参与南极冰川研究，曾在华为、极氪从事智驾研发）、联合创始人邹小弟（20年以上汽车行业经验，曾任博世中国销售总监）。2024年完成天使轮融资，2025年获长江产投产业融资，2026年开始切入具身智能领域。

公司提出“先定义场景，再评估质量，最后闭环迭代”的场景资产化路径，将原始数据加工为可复用、可交易、可定价的场景化资产。目前已在武汉寻找家庭和超市等高价值场景，按物料丰富度、可完成动作数量、传感器友好度、长任务完成能力等标准筛选。团队认为，高价值场景数据具有极强复售性——例如上海某加油站路口场景被客户采集超1000次。