标准解读
《GB/Z 220-2026 人工智能 具身智能数据生成平台技术要求》是一份指导性技术文件,旨在为构建和使用具身智能(Embodied AI)的数据生成平台提供技术规范。该标准主要针对的是能够模拟物理世界中实体与环境交互过程的AI系统,强调了在创建、处理以及分析用于训练这些系统的数据时应遵循的原则和技术要求。
标准首先界定了具身智能数据生成平台的基本概念及其应用范围,明确了此类平台需支持的功能特性,包括但不限于:虚拟环境构建能力、多样化场景模拟、高效的数据采集机制等。此外,还特别提到了对于用户界面友好性的重视,确保非专业人员也能便捷地利用平台资源开展研究或开发工作。
在技术细节方面,《GB/Z 220-2026》规定了关于数据质量控制的具体措施,比如通过引入多维度验证手段来保证所生成数据的真实性和可靠性;同时,也对如何实现大规模并行计算以加速数据生产流程给出了建议。安全性也是本标准关注的重点之一,提出了加强对敏感信息保护的要求,并提倡采用加密技术防止数据泄露。
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....
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- 现行
- 正在执行有效
- 2026-08-27 颁布
文档简介
ICS35240
CCSL.70
中华人民共和国国家标准化指导性技术文件
GB/Z220—2026
人工智能具身智能数据生成平台技术要求
Artificialintelligence—Technicalrequirementsforembodiedintelligencedata
generationplatform
2026-08-27发布
国家市场监督管理总局发布
国家标准化管理委员会
GB/Z220—2026
目次
前言
…………………………Ⅲ
范围
1………………………1
规范性引用文件
2…………………………1
术语和定义
3………………1
缩略语
4……………………2
参考框架
5…………………2
技术要求
6…………………3
附录资料性具身智能数据生成平台指标描述
A()……………………7
附录资料性特定场景类别功能参考示例
B()…………8
参考文献
………………………9
Ⅰ
GB/Z220—2026
前言
本文件为规范类指导性技术文件
。
本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定
GB/T1.1—2020《1:》
起草
。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任
。。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口
(SAC/TC28)。
本文件起草单位中国电子技术标准化研究院华为云计算技术有限公司人形机器人上海有限
:、、()
公司北京人形机器人创新中心中移杭州信息技术有限公司中国电力科学研究院有限公司上海文
、、()、、
鳐信息科技有限公司浙江大华技术股份有限公司中移物联网有限公司中兴通讯股份有限公司中国
、、、、
移动通信集团有限公司深圳市优必选科技股份有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司海信集团控股
、、、
股份有限公司山东省人工智能研究院浙江大学杭州高新区滨江区块链与数据安全研究院智元创
、、、()、
新上海科技股份有限公司北京航天自动控制研究所广电计量检测集团股份有限公司
()、、。
本文件主要起草人孙传兴郑子木刘宇飞徐洋全琪张熙顾怡哲林雪琴董君伊张恒李琰
:、、、、、、、、、、、
仲凯韬孔维生孔栋赵孝武卞盛伟金鑫张站朝梁乔玲焦继超郭智慧王士宁舒明雷单珂
、、、、、、、、、、、、、
魏遵博胡旷徐颂明志茂
、、、。
Ⅲ
GB/Z220—2026
人工智能具身智能数据生成平台技术要求
1范围
本文件提供了具身智能数据生成平台的参考框架规定了引擎层生成层应用层的技术要求
,、、。
本文件适用于具身智能数据生成平台的设计研发与测试
、。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文
。,
件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于
,;,()
本文件
。
信息技术人工智能术语
GB/T41867—2022
人工智能大模型第部分通用要求
GB/T45288.1—20251:
3术语和定义
界定的以及下列术语和定义适用于本文件
GB/T41867—2022、GB/T45288.1—2025。
31
.
数据生成datageneration
具身智能将包含机器人任务需求及其任务环境的描述信息转换为所需数据的过程
<>、。
示例从零开始的数据生产基于已有数据的数据合成及数据增广
:、。
注1具身智能数据生成的典型技术包括仿真建模或算法
:、。
注2具身智能数据生成的典型用途包括感知规划与执行等模型的训练验证或测试
:、、。
32
.
数据合成datasynthesis
基于已有数据构建合成数据的过程
。
示例对时间或空间插值得到数据的过程如对帧的关节数据插值获取帧的关节数据
:,10/s30/s。
注参考的合成数据是指在已有的同一变量多个数据点之间插值所获的数据
:GB/T40099—20213.5,。
33
.
数据增广dataaugmentation
修改或使用已有数据的数据构建过程
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