2026年8月15日，榆林人工智能+产业链发展交流会暨第二届智能装备技术创新与可持续发展论坛在陕西榆林成功举办。活动聚焦人工智能、智能装备与实体产业深度融合，汇聚院士专家、行业企业代表及技术团队，共同探讨人工智能技术创新、智能装备发展及产业链协同的新路径。

本次活动上，清研精准围绕具身智能技术如何进入高复杂、高风险工业环境，系统呈现了在真实数据采集、数据治理、仿真训练、中试验证及产业应用等方面的阶段性落地成果。依托毛明院士工作站及榆林智能无人装备创新中心技术平台资源，清研精准首个具身智能垂类中试基地矿用场景正式亮相，这标志着清研精准正以真实产业需求为牵引，推动具身智能从单点技术验证走向数据闭环、工程验证与场景应用相结合的产业实践。

政策牵引：具身智能加快从演示验证走向实景实训

当前，具身智能正加快从实验室研发和演示验证走向真实场景。工业和信息化部、国务院国资委开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，强调依托真实工况推进训练迭代、工程验证和规模化应用；

8月10日，国家发展改革委、国家能源局印发《煤炭工业发展“十五五”规划》，提出实施重点矿井智能化改造，推动危险繁重岗位机器人作业替代。相关政策进一步明确了以场景牵引技术迭代、以中试验证支撑产业落地的发展方向。

01 聚焦产业一线：全景呈现具身智能落地实践

围绕具身智能从技术创新走向产业应用，清研精准通过本次论坛集中展示了从底层数据能力、技术平台到场景应用与产业协同的系统布局。

战略合作签约：以产业协同加速进入真实场景

活动现场，清研精准创始人兼CEO董汉作为代表与榆林智能无人装备创新中心正式签署项目合作协议。双方将围绕具身智能技术研发、数据采集与治理、仿真训练、中试验证及矿用场景应用等方向深化合作，依托各自在技术、平台与产业资源方面的优势，共同推动具身智能创新成果从实验室验证走向真实矿用场景，加快形成可验证、可复制、可推广的产业化应用路径。

签约仪式：榆林智能无人装备创新中心常务副总经理黄冠富（右）、清研精准创始人&CEO 董汉（左）

面向真实矿井，发布全场景仿真数据平台正式发布

在成果应用发布环节，清研精准具身智能板块、精准视界CEO曹绮桐发布“面向煤矿井下复杂作业的具身智能全场景仿真数据平台”。她表示该平台并非简单复制一个数字矿井，而是面向机器人训练与验证需求，连接真实矿山、仿真世界与智能装备，将真实环境转化为可重复运行的虚拟任务，使算法和装备在下井前能够开展更加充分的训练与验证。

清研精准战略发展总监/精准视界CEO曹绮桐

清研精准全场景仿真数据平台仿真平台

围绕矿用具身智能的数据生产与验证需求，平台形成四项重点能力：

一是真实场景1:1复刻与工况配置。对巷道、设备及机器人作业环境进行高保真还原，并灵活配置烟雾、火焰、落石、低能见度等复杂工况。

二是多模态数据同步生成。在统一时间轴和视角下，同步生成RGB、红外、深度等训练数据，补充真实矿井中难以采集的危险及长尾样本。

三是任务可视化编排与运行。将场景数据、模型、规则和参数组合为可复用的任务流程，支持巡检、异常识别、导航避障等任务重复测试。

四是结果评测与异常回放。统一记录任务状态、运行轨迹、异常画面及指标，支持结果对比、问题定位和场景回放，并沉淀模型、数据与任务资产。

目前，平台已围绕机器狗虚拟巡检、火焰异常感知和落石风险复现等典型任务开展场景化展示，重点验证从日常巡检到异常工况复现的数据生产和任务验证能力。同时，清研精准已陆续收到来自多个地区矿业企业的合作意向，相关项目正围绕数据采集、仿真训练、中试验证及场景部署等环节有序推进。

铸造矿用具身智能的数据底座，破解复杂场景训练与部署难题

在学术交流环节，清研精准具身智能总工程师、精准视界CTO赵然围绕《面向煤矿井下复杂作业，具身智能数据采集、治理与模型训练》作专题分享。报告指出，具身智能所需数据并非普通视频，而应覆盖环境观测、机器人状态、任务语义、动作序列以及结果与反馈，并在统一时间轴上形成可对齐、可回放、可评测的完整轨迹。

清研精准具身智能总工程师、精准视界CTO赵然

在这一体系中，真机数据承担物理校准、常态覆盖与最终验证，仿真数据则用于规模扩展和异常长尾补充。二者经过数据治理后，形成可检索、可审核、可训练、可追溯的结构化经验，共同支撑模型训练、评测与现场部署。

02 具身智能中试基地矿用场景正式落地

如果说模型和机器人本体解决的是“机器人能不能做”的问题，那么真正进入矿山、工厂等工业现场，还需要回答另一个更现实的问题：机器人能不能在真实环境中稳定地做、持续地做，并最终形成可以复制的产业应用？

煤矿井下具有高粉尘、弱光、潮湿、空间受限、无卫星定位信号、通信条件复杂以及作业环境非结构化等特点，对机器人的感知定位、自主导航、智能决策、可靠性与环境适应能力提出更高要求。机器人在实验室里“跑得起来”，并不等于在真实矿井里“干得了活”。

清研精准首个具身智能垂类中试基地面向煤矿井下复杂工况，重点补齐机器人从研发测试到真实环境应用之间的系统化工程验证环节。此次活动的重要节点，是矿用场景从中试能力建设进一步走向实际落地应用。

围绕真实矿井作业需求，清研精准已将数据采集、数据治理、仿真训练、机器人验证和工程部署串联起来，并建成矿用场景标杆案例，完成相关闭环验证。其意义在于验证一套具身智能进入垂直产业场景的方法：先进入真实场景获取数据，再由数据与仿真驱动能力迭代，随后进入中试环境完成工程验证，最终回到真实现场部署并持续优化。

03 矿用场景如何落地？清研精准的工程化解法

矿用场景很难依靠单一算法、单一机器人或一次性交付实现规模化落地。清研精准从真实世界数据出发，构建覆盖数据采集、本体性能测试、场景评价、中试验证、认证与准入、规模化部署的六环节产品与服务能力链。六个环节彼此衔接，中试验证则承担连接实验室技术与真实产业现场的关键作用。

从数采工具到可训练的完整轨迹

针对不同机器人形态与工业场景需求，清研精准构建覆盖视觉、动作及人机交互等数据类型的采集工具体系。采集内容不仅包括RGB、深度、点云、声音、热成像等环境观测，也包括位姿、关节、速度、力矩、电量等机器人状态，以及任务目标、约束、动作过程和结果反馈。通过统一时间轴对观测、状态、动作与结果进行同步，形成能够描述“机器人在什么状态下采取什么动作、产生什么结果”的完整轨迹。

数据平台对真机、仿真及遥操作数据进行统一接入，完成轨迹切分、对象与动作识别、人工审核和数据集沉淀，将原始记录持续转化为统一语义、带质量评价、可追溯版本的训练样本。

以仿真增广降低危险工况试错成本

矿井中的危险、极端和长尾工况不适合全部依赖真机反复试验。全场景仿真数据平台首先依据真实数据完成空间重建与校准，再通过相机视角、场景杂乱度、材质颜色、光照条件、物理参数和物体姿态等多维随机化，将一个任务模板扩展为多样化训练样本。同时，平台保留异常参数和数据版本，使烟雾、火焰、碎石、落石等工况能够重复生成、组合和回溯。

仿真环境由此成为可持续运行的数据生产线，而非一次性的三维演示。其与真机采集、数据治理、模型训练和现场部署共同形成“真实数据采集→数据治理→仿真增广→训练评测→真机部署”的一站式数据闭环。

以中试验证把“算法可行”变成“现场可用”

机器人进入产业现场前，需要经过统一的训练、验证、评测和上线门槛。除任务成功率外，还应综合考察人工接管率、异常覆盖率、跨场景保持率和模型迭代周期，并通过能力、安全与泛化三类验收，避免仅以单一分数判断模型是否具备上线条件。

清研精准由此形成“选点→标定→采集→接管→复制”的场景落地闭环：机器人在现场执行任务，监测和接管机制记录风险与失败，再对失败进行归因和定向补数，通过真机与仿真重新训练、评测，达标后受控上线。现场失败不再只是项目终点，而被持续转化为下一轮高价值数据和能力提升的起点。

04 从矿井走向更多产业现场：动力电池场景即将发布

榆林，是清研精准具身智能垂类中试基地产业化落地的重要起点。矿用场景所验证的，不仅是一套针对煤矿机器人的技术方案，也是一套围绕真实数据采集、数据治理、仿真训练、中试验证、现场部署与持续迭代建立起来的工程化落地体系。

2026年8月19日至23日，世界机器人大会期间，清研精准将发布具身智能垂类中试基地的第二个落地场景——动力电池场景。

从矿用到动力电池，变化的是产业环境、作业对象与任务需求，不变的是对真实数据、场景验证和工程化落地能力的要求。清研精准将以具身智能垂类中试基地为载体，继续探索一套经验证的能力如何从一个场景复制到下一个场景。

关于清研精准

清研精准由清华大学孵化，面向具身智能在垂类场景的规模化落地，致力于打造连接真实物理世界与AI模型的工程化底座。依托8年来在自动驾驶、新能源与工业场景中的数据积累和工程闭环能力，构建“具身数据引擎、场景仿真验证工具链、垂类世界模型”三位一体能力，打通真实数采、数据治理、合成数据、仿真推演、验证评测与模型迭代全链路，形成“一套底座、一个大脑、百个垂类场景应用”的物理AI数据飞轮。解决方案已落地全球30多个国家，覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道，深度服务百余家头部企业，持续构建工业具身智能时代的基础设施。