智域基石始于一个简单问题：
物理 AI 进入真实世界，需要什么样的数据？
我们发现，物理 AI 需要的不只是更多观测记录，而是能够解释动作、接触、失败、恢复与物理因果的操作级数据。
我们的工作从原始记录结束的地方开始：把物理证据编译成物理 AI 可以使用的数据与智能。
「 从观测到操作 」
瓶颈不再只是看见，而是学会如何行动。
物理 AI 需要能够解释动作、物理因果、失败与恢复的数据。智域基石将真实机器人任务片段编译为可复用资产与可调用智能。
我们不只是提供更多观测记录。
我们编译机器人理解任务、学习动作，并通过反馈持续改进所需的物理证据。
01
转变： 从观察发生了什么，到理解什么真正有效。
仅有观测还不够。
物理 AI 系统需要携带场景任务阶段、动作、接触、反馈、失败与物理因果上下文的数据。
02
方法： 将原始场景片段编译为可复用场景任务资产。
操作级数据需要结构。
场景任务推理、共享模式、质量门槛与输出格式，将一次性记录转化为可复用资产。
03
公司定位： 面向物理 AI 的数据编译层。
每一次场景任务都会改进 下一份资产。
任务结构、失败案例、因果模式与评测切片不断积累，形成更强的物理因果模型。
智域基石
名称承载着方法。智域基石
名称承载着方法。
智，指向智能与理解；域，指向真实世界的场景与空间；基石，指向支撑物理 AI 持续进化的数据基础。
智域基石的含义
01
智
让机器人从数据中理解动作、接触、状态与物理因果。
02
域
以真实场景任务为边界，连接空间、设备、流程与数据。
03
基石
构建可复用、可评估、可持续迭代的物理 AI 数据基础设施。
「 我们正在构建什么 」
一家面向物理 AI 的数据编译公司。
我们的系统连接真实任务、Physical AI DBMS、物理因果模型、操作级数据资产与智能即服务。
真实场景任务是来源
操作级数据始于真实场景机器人任务，而不是合成演示或割裂文件。
编译是方法
原始场景片段只有经过场景任务推理、物理因果建模、对齐、质量控制与版本化交付后才变得有用。
操作级数据资产是产品
我们为物理 AI 团队交付可训练、可评测、可查询、可复用的操作级数据资产。
智能可以被调用
Data API 以智能体原生方式调用数据编译器与物理因果模型，形成智能即服务。