數據是人工智慧發展的“燃料”，其規模、品質與多樣性決定了“進化”的速度與上限。

然而，在傳統工業環境中，數據資源匱乏，採集過程面臨三大挑戰：數據孤島現象突出，缺乏統一的數據整合平臺；即時性與準確性難以兼顧；數據到模型的轉化效率低下，嚴重制約模型迭代速度。

為解決這些痛點，拓斯達聯合國創工軟推出了基於IntarkDB與QsemOS的具身智能數采推理一體化解決方案，並於11月14-15日登陸華為操作系統大會。

該方案構建了從採集、訓練到推理、控制的全鏈路閉環。

在數據採集層，通過數據採集服務，統一接入插補指令、即時位置感知數據、非即時感知數據與控制指令等多元數據源。採集工作臺實現對即時控制單元、AI控制單元、推理點位與環境數據的集中管理，確保數據完整性與一致性。

在數據處理與訓練層，依託IntarkDB高性能數據存儲，打破數據孤島，提供統一訪問介面。模型訓練服務直接對接採集數據集，快速輸出場景模型，提升訓練效率。

在智能推理與應用層，利用QsemOS的即時性，支持PC、工業手持設備與智能交互平板等多終端接入。通過VR重定位設備、主從映射設備等遙操作組件，實現人機智能交互，提升操作體驗與作業精度。

目前，該方案已應用於拓斯達人形機器人“小拓”的數據採集之中，通過將數據採集、模型訓練與推理應用無縫銜接，形成完整的“感知-決策-執行-優化”閉環，加速具身智能“大小腦”的訓練、推理與迭代進程，可增強機器人的泛化能力，為人形機器人“小拓”在工業場景的規模化落地奠定基礎。