时间：2026-08-20 16:00
来源：玉禾田集团
【深圳，2026年8月】国内城市综合运营服务龙头玉禾田（300815.SZ）全资子公司晓润智科与物理交互数据基础设施企业真觉万象（Physen AI）正式官宣战略合作。
本次合作是产业实景龙头与具身智能数据基建厂商的范式级协同创新：依托玉禾田覆盖全国200余座城市、近十万一线作业人员的规模化真实产业劳动网络，结合真觉万象EGO系列数采硬件与全栈数据处理能力，双方将联合打造千万小时级、面向真实体力劳动的具身交互数据集，为国内具身智能大模型企业、任务机器人厂商供给高保真、可落地的真实世界体力劳动训练数据，补齐Physical AI产业规模化落地的核心数据短板。
本次合作的核心，是推动玉禾田既有十万一线作业人员的价值再造：将一线劳动者长期沉淀的实操先验知识，通过数据采集转化为可复用、可交易的机器人训练数据资产，实现人员价值、数据价值、资产价值的跃迁。
该板块由玉禾田全资子公司晓润智科负责，晓润智科将依托"数智城市大管家平台、算力投资与运营、数据资源化服务"三大核心能力，把玉禾田覆盖全国的一线作业网络转化为可运营的"数据工厂"，实现真实劳动数据从"资源"到"资产"的规模化转化。
当前具身智能产业高速迭代，大模型已具备较强语义规划能力，但真实物理世界执行数据稀缺，成为行业核心瓶颈。环卫清扫、垃圾分拣、公厕保洁、背街小巷运维等场景，属于重复度高、负荷强度大、环境持续扰动的典型体力劳动，也是服务机器人替代人力商业价值最高的赛道，却长期存在显著的数据真空。
实验室示教采集的数据成本高昂、环境理想化，难以复刻现实工况下复杂力学反馈、环境扰动、人体动态应变；以此训练的机器人仅能完成标准化演示Demo，无法在真实、多变的城市环境中稳定作业。
这也正是玉禾田将该板块交由晓润智科负责、将自身打造为"数据工厂"的产业逻辑：只有进入规模化、标准化、可运营的真实劳动数据供给体系，才能填平实验室与城市实景之间的数据鸿沟。
"行业不少方案在仿真、实验室环境生成数据，但环卫工人握扫帚的握力变化、湿滑路面作业时身体稳态调整、杂物分拣时的力度控制，这类珍贵的物理交互细节，无法依靠仿真完整模拟。"真觉万象团队表示，适配真实世界的物理交互数据，只能源自真实生产劳动现场。
玉禾田：十万一线劳动者，从"场景富矿"到"数据工厂"，再到"行业机器人练兵场"
深耕城市综合运营近三十年，玉禾田从传统环卫服务持续拓展至垃圾分类、市政管养、城市综合物管，稳居国内城市综合运营服务第一梯队。相较于普通AI测试场景，玉禾田拥有国内稀缺的规模化真实劳动样本资源：十万在岗一线作业人员，布局全国200余座城市，承接海量非标、长尾、动态多变的城市作业任务。
每一次清扫走位、物料分拣、现场环境处置，都是一线劳动者长期沉淀形成的实操先验知识，是仿真环境无法复刻的高价值样本。伴随环卫行业由人力密集型向数智化转型，玉禾田不再局限于城市服务执行者的定位，将开放海量真实作业场景，转型为具身智能场景供给方与数据资产共建方，为机器人产业搭建起从实验室走向城市实景的关键桥梁。
在开放场景、对外供给数据的同时，玉禾田自身也是具身机器人数据的需求方——这些真实作业数据也将用于训练玉禾田自有的行业机器人，提升其在环卫、市政服务等场景下的实景作业能力。
晓润智科负责该板块，将分散在全国的一线作业场景进行标准化梳理、合规化采集与资产化运营，推动玉禾田将自身打造为城市服务领域的"数据工厂"，以及"行业机器人练兵场"——让每一次真实劳动都能被记录、治理并转化为可复用、可交易的机器人训练数据资产。
真觉万象：EGO三环方案，实现"作业无感"大规模户外物理交互数采
从真实一线劳动中规模化采集高质量力觉+视觉多模态数据，核心工程难点在于三大约束：不干扰一线人员原有作业流程、适配户外扬尘、潮湿、温差波动等恶劣工况、硬件成本具备大规模普及可行性。针对行业现存痛点，真觉万象推出EGO三环完整数采方案：头环双目视觉定位+双臂环六维力矩阵，整机硬件控制在百美元量级，实现工人在岗作业即可自动采集，几乎不打断原有劳动流程。
技术层面，EGO创新采用FMG肌力信号替代传统EMG肌电方案，填补静态握持、被动触碰的数据采集盲区；搭配自研MEMS六维力传感器，实现毫秒级多源传感器时间同步。整套硬件面向户外复杂环境完成深度工程化适配，破解长期制约具身数据产业的户外规模化佩戴落地难题，让千万小时级数据集建设具备商业落地可行性。
双向价值跃迁：构建「场景—数据—模型—机器人」完整产业闭环
双方共建的千万小时级多模态数据集，定向服务两大产业客户群体：面向具身智能大模型厂商，输出视觉、力觉、触觉融合的完整物理交互训练素材，提升模型对真实物理世界的感知与执行能力；面向环卫、市政服务任务机器人厂商，提供贴合真实业务逻辑、包含环境扰动的任务样本，显著缩短机器人实景调试与迭代周期，加速城市服务机器人商业化落地。
编辑：赵凡
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