DataMesh Robotics 帮助机器人本体公司与机器人应用团队，从基于物理的数字孪生中规模化生成工业级训练数据——覆盖照片级视觉生成、传感器仿真、以及真实（Ground Truth）标注。让模型训练更快、迭代更安全，并在复杂工业真实环境中实现更可靠的落地表现。
工业场景建模 从 CAD/BIM、设施图纸、资产库与现场约束出发，构建高保真工业环境，并针对仿真与规模化渲染进行优化
生成高质量 RGB 与合成视觉数据，支持可控的光照、材质、纹理与相机光学参数，提升模型对真实世界变化的鲁棒性。
为对象与结构定义物理属性（质量、摩擦、弹性、约束等）与材质参数，让交互更符合真实世界，支撑操作与接触任务
规模化生成一致、可复现的标注：语义/实例分割、2D/3D 边界框、实例 ID、深度图、关键点、位姿、轨迹与场景元数据；同时可输出“不可见数据”，如温度、压力以及嵌入式业务逻辑/流程状态。
为工业任务定义目标、成功条件与奖励信号往往非常困难，因为工业场景通常具有严格的公差要求、多步骤流程、安全约束、部分可观测性以及强行业语义/领域特定语义。
导出到训练与仿真栈 将场景与数据包整理为下游可用的格式，支持训练、评测与Sim2Real工作流，包括面向 NVIDIA Isaac系列、Omniverse、Cosmos等与常见机器人开发工具链的集成路径。
我们正在与中国联通共同探索面向工业/设施环境的仿真数据生成与机器人训练工作流。
告诉我们你的机器人形态、目标任务与工业环境。我们将给出数据生成方案、集成路径与针对性演示，帮助你更快完成训练与验证闭环。
倾向于直接邮件咨询？请发邮件到 robotics[AT]datamesh.com
可生成多模态数据与真值标注，例如 RGB、深度、语义/实例分割、实例 ID、2D/3D 边界框、物体位姿、机器人状态/轨迹、以及场景元数据等。具体输出内容可按你的训练目标与仿真平台进行配置。
两者都支持。感知数据是常见需求，但 DataMesh Robotics 面向具身任务，强调物理一致性，适用于操作、接触丰富交互、移动与巡检动作策略等。
我们结合工业级几何与真实约束，配置物理参数，并通过结构化变化（域随机化）覆盖长尾场景。
作为NVIDIA Inception的一员，DataMesh Robotics 面向 OpenUSD 工作流设计，并可根据你的环境与需求定制对接 Isaac Sim / Omniverse 的场景与数据输出集成方案。
可以。我们支持导入你的资产并进行仿真优化，同时提供企业级部署与权限控制方案以保护 IP。
通常包括：一个目标环境、若干目标任务、明确的数据输出规格、与训练栈的集成路径，以及性能验证与迭代闭环。周期取决于资产准备程度与任务复杂度。
DataMesh Robotics可以支持云端和私有化部署。