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2026-10-20
10月19日,江苏省数据局会同省发展改革委、省科技厅、省工业和信息化厅正式印发《江苏省物理AI与世界模型高质量数据集建设行动计划(2026—2028年)》。行动计划提出,到2028年底建设覆盖超过100个重点场景的物理AI高质量数据集,并面向世界模型前沿方向建设超过10个具备因果一致性、时空连续性和应用可验证性的数据集。对AR导航、VPS定位和空间计算团队而言,这意味着“采一遍地图”正在升级为可持续采集、可统一标注、可量化评测、可闭环更新的空间数据工程。


事件发生日期:2026-10-19正式印发《江苏省物理AI与世界模型高质量数据集建设行动计划(2026—2028年)》;一手信源日期:江苏省人民政府2026-10-20 07:02发布;中国江苏网2026-10-19 19:58发布解读。以下按公开事实与实施价值逐项梳理。
| 公开字段 | 公开事实与应用价值 |
|---|---|
| 发布主体 | 江苏省数据局会同省发展改革委、省科技厅、省工业和信息化厅印发行动计划。 |
| 建设周期 | 行动计划覆盖2026—2028年。 |
| 场景目标 | 到2028年底建设覆盖超过100个重点场景的物理AI高质量数据集。 |
| 世界模型目标 | 建设超过10个具备因果一致性、时空连续性和应用可验证性的高质量数据集。 |
| 能力方向 | 数据将支撑模型提升物理认知、实时推演和迭代优化能力。 |
| 关键技术 | 计划明确推进多源异构数据语义对齐与融合、本体建模、多模态数据合成与仿真增强。 |
| 标准体系 | 将围绕数据采集、标注和评测建立标准规范,推动数据产品化与场景应用。 |
商场中同样的电梯口、医院里相似的走廊、园区里不断变化的施工围挡,都会影响定位与导航。覆盖超过100个重点场景的目标强调数据要跨行业、跨空间类型组织;AR团队可以按入口、通道、楼层切换、关键POI和动态遮挡建立统一采集模板,让不同项目沉淀为可复用资产。
世界模型不仅要识别某一帧里有什么,还要理解前后状态如何变化。对AR导航而言,用户从扶梯进入新楼层、绕开临时展台、在弱纹理区域转向,系统都要连续保持位姿与路线判断。把连续轨迹、环境变化和动作结果纳入数据集,能让模型更好地学习真实空间中的因果关系。
行动计划明确多源异构数据语义对齐与融合。空间计算项目通常同时使用相机图像、IMU、蓝牙或其他定位信号、点云、楼层图与业务POI;统一坐标、时间戳和语义标签后,算法、内容和运营团队才能在同一份空间底图上协作。
高质量数据集需要明确采集覆盖率、关键点可见度、轨迹连续性、语义标注准确率和定位回环表现。项目上线后,可把新增商铺、临时展陈和路线调整作为增量任务,定期复采并用同一套指标回归验证,形成可执行的更新机制。
多模态合成与仿真增强适合补充夜间、拥挤、遮挡、光照突变等难以高频采集的情况;真实场景数据则负责校准质感、尺度与运动规律。两类数据共同进入评测集,可更快验证导航在不同终端和不同客流条件下的稳定性。
视+AR的AR导航方案可围绕路线、POI与空间内容组织真实项目数据,AR文旅与导览方案可把展陈语义和游客路径纳入同一套空间资产;EasyAR Mega提供大空间VPS与持久化内容能力。以“采集—标注—训练—评测—运营复采”建立闭环,能让每次部署都为下一次场景复制积累确定性。
到2028年底,建设覆盖超过100个重点场景的物理AI高质量数据集,并建设超过10个面向世界模型的数据集。
因为模型需要理解环境状态随时间变化的过程,支持预测、规划和闭环纠正,而不是只识别单张图像。
通常包括连续视觉轨迹、位姿与惯导信息、空间点云或地图、楼层结构、路线节点、POI语义和环境变化记录。
在固定路线与关键点位建立独立测试集,持续记录定位成功率、初始化时间、轨迹连续性和空间内容对齐表现。
商场、园区、医院、博物馆和会展等路线明确、空间持续运营且需要频繁更新内容的场景最适合先行。