“公司将具身智能数据采集与标注确立为AI数据服务的重要战略方向，这是基于自身数据能力与产业发展趋势深度耦合作出的战略性选择。”近日，世纪恒通总经理杨兴荣接受中国证券报记者采访时表示，依托规模化专业标注团队的产能优势以及全模态数据采集处理能力，公司重点攻坚具身智能机器人所需的多传感器融合数据、动态轨迹追踪数据等核心训练素材。

作为贵州本土成长起来的数据服务企业，叠加贵州作为全国首个国家级大数据综合试验区和全国八大算力枢纽节点之一的区位优势，世纪恒通又将如何落地数据与算力资源协同发展蓝图？

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构建AI数据服务第二增长曲线

近两年，世纪恒通从技术底座、产品矩阵和落地场景三个维度，加力向AI数据服务拓展，由此构建第二增长曲线。

顺应AI产业对高质量训练数据的需求，世纪恒通推动AI数据服务实现技术范式升级，摆脱传统数据标注对人力规模的单一依赖，落地“AI预标注+人工精细化修正+多级质量审核”人机协同作业模式，具备全模态数据处理能力，实现效率与质量双向提升。

世纪恒通还自研多模态智能标注平台——搭载多智能体任务调度、AI预标注、全流程质量管控能力，实现从任务分发、数据流转到结果校验的全链路平台化管理，将数据生产从人工驱动迭代为模型辅助的标准化作业体系，具备单日百万级标注样本的交付能力。

杨兴荣介绍，世纪恒通搭建了“采集—清洗—标注—质检—训练”全链路闭环的AI数据要素产品体系，业务能力从基础内容审核、通用图像标注，拓展至自动驾驶、大模型训练、具身智能等高附加值赛道，实现由单点任务受托交付向全链条数据产品交付的跨越。

2025年，世纪恒通数据标注业务营收突破1亿元，在贵州省内数据标注行业处于第一梯队。

世纪恒通积极布局全模态AI数据服务场景，由数据标注、数据采集向产业链各环节延伸，覆盖自动驾驶、大模型、具身智能等核心领域，支持图像、视频、点云、语音、文本等多类型的采标一体化服务。特别是在具身智能领域，公司已落地第一视角的数据采集与标注交付工作，标志着公司AI数据服务能力已从传统图像标注正式迈入具身智能这一前沿赛道。同时，公司持续研发和完善自有数据标注平台，目前已具备项目管理、数据流转、权限管理及AI预标注等基础能力。

三阶段推进具身智能相关业务

市场对世纪恒通做大做强具身智能相关业务抱有较大期待。“公司总体规划三阶段推进这块业务，遵循‘标准化交付—规模化复制—价值链提升’的发展路径。”杨兴荣说。

第一阶段，世纪恒通将重点夯实标准化交付能力，核心目标是跑通重点项目交付流程，完善训练师培训认证、设备管理、数据安全、过程质检、项目验收等一整套标准规范，沉淀可复用的作业准则与场景模板，保障输出数据具备一致性、准确性、可追溯性。

第二阶段，公司着力实现规模化、多场景复制，待标准体系成熟后，依托全国服务网络、专业交付团队与弹性组织能力，把成型的培训包、设备包、场景包、质检体系复制至更多区域，拓展工业操作、生活服务等真实业务场景，持续扩大具身智能数据供给的规模与场景丰富度。

第三阶段，向高质量数据集、算法支撑方向延伸，在稳定交付、完成数据沉淀的基础上，进一步探索EGO数据、仿真数据、真机交互数据的协同服务，面向特定垂直行业打造高质量数据集，并结合客户需求向数据治理、模型微调、训练评测支撑等上下游环节拓展，实现从单纯的数据加工服务商向数据价值与智能化能力提供商的升级。

世纪恒通已实现具身智能数据采集与标注业务落地交付，依托多传感器穿戴采集方案，在模拟作业场景下获取多模态训练素材，为机器人执行实操任务提供高质量训练素材。后续，公司将持续迭代数据服务能力，对接国内头部具身智能研发企业的定制化数据需求。

探索数据算力协同组合式服务

“我们认为数据与算力并非相互独立。”杨兴荣表示，高质量数据的清洗、预标注、特征处理、训练验证均离不开算力支撑；而算力能否有效转化为模型效果，又高度取决于数据质量与数据工程能力。

此前，世纪恒通联合打造的智能数据标注实训一体机，已经完成算力、AI预标注、本地化数据处理的融合实践；现有云产品服务底座，也为后续弹性算力调度与资源协同打下基础。

展望未来，世纪恒通将锚定AI数据全链路服务的核心定位，充分借助贵州全国一体化算力网络国家枢纽节点的产业与区位优势，优先联动云厂商、运营商、本地算力平台开展合作，以按需接入、弹性调度为主要模式，面向客户提供“训练数据生产+数据预处理+算力资源协同”的组合式服务；针对模型调用、推理资源、Token等创新合作模式，将结合客户需求、投入产出比以及合规要求审慎评估，坚持聚焦主责主业，不盲目推进重资产扩张。

“当前具身智能业务尚处在前期探索与能力建设阶段，行业技术路线、数据标准、客户需求以及商业模式仍处于快速迭代期，公司将坚持以真实订单与客户需求为牵引，循序渐进开展投入，优先打磨可验证、可复制、可持续的商业模式，并严格按照规则履行上市公司信息披露义务。”杨兴荣说。

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