本文转自【中国日报网】；
当下，具身智能产业驶入发展快车道，人形机器人、工业机械臂、服务机器人加速走进千行百业。但繁荣背后，诸多行业痛点成为产业化道路上的拦路虎：各类研发工具零散割裂，系统间数据无法互通，工程师耗费大量精力做系统衔接；海量机器人数据分散存储，版本管理缺失，问题追溯、模型回滚难上加难；物理设备、算力资源管控脱节，资源缺乏有效调度；从数据采集到模型部署全流程缺少可视化监测，模型迭代缺乏高质量数据供给，整体研发效率难以突破。
直面行业发展瓶颈，安世腾重磅推出 DreamCloud 具身智能云平台，作为行业首发的具身智能专属全生命周期 MLOps（机器学习运维）平台，DreamCloud平台精准锚定物理世界 AI 研发核心需求，跳出通用 AI 平台设计思路，打造一体化研发中枢。平台一站式打通机器人设备接入、自动化数据采集+清洗+标注多Agent智能体协作、数据集管理、模型训练、效果评估、推理部署八大环节，将具身智能开发的完整流水线整合在统一平台。
在架构设计上，DreamCloud 采用成熟的云原生架构，层级清晰、能力全面。平台下设数据中心、模型中心、设备中心、运维中心四大核心板块，统筹管理数据处理池、训练 GPU 池、推理 GPU 池、对象存储等底层资源，实现算力、存储、设备三大资源池统一调度。
四大硬核亮点，铸就平台核心竞争力：全链路设备互联，无缝打通云端与各类机器人设备，每一份数据、每一个模型都可溯源至物理终端，精准还原机器人运行全流程；专属多模态标注，针对机器人时序数据打造帧级标注能力，支持多模态数据同步播放，告别传统标注工具适配性差的难题；云原生分布式训练，支持多节点、多 GPU 算力一键申领，训练任务实时可视化，让算法人员专注技术创新；一键式模型部署，打通模型落地 “最后一公里”，灰度发布、流量切分、自动扩缩容等能力开箱即用，大幅简化上线流程。
DreamCloud的发布为具身智能产业发展注入强劲动能。于行业而言，它将碎片化工具链升级为标准化云工作流，大幅降低产业落地门槛；于企业而言，一体化平台打破部门协作壁垒，有效缩短研发周期；助力企业沉淀数据、模型、设备等核心 AI 资产，实现研发风险可控、成本精细化管理，同时支持多场景模板化复用，加速商业规模化落地。
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