我们都知道AI大模型、智能汽车越来越聪明，却很少有人了解，AI要看懂真实世界、预判现实场景，离不开一套高质量的标注数据，就像是修路要先铺地基一样，这些数据就是基础。而从事数据加工的人，就是“数据工兵”——正是他们把现实世界里的画面、物体、运动轨迹拆解整理，变成AI能读懂的语言数据，为AI筑牢训练根基。

在南京，神州千里（南京）科技有限公司就是一家“数据工兵”企业，专门为物理AI、世界模型生产高质量数据集，助力智能驾驶实现“预知未来”的能力。

数据如何让AI“预知未来”在智能驾驶领域，高质量数据集让物理AI慢慢摸清车子怎么跑、行人怎么移动、物件之间碰撞会发生什么，理解人和环境的交互。但光看样本还不够。东西不能穿墙、车子刹车有距离、机器人抓东西力气不能无限大……这些物理约束会加到模型训练当中。当AI在系统里推演未来场景时，那些明显违背现实物理规律的结果就会被直接过滤掉。

这意味着AI不再只是简单识别画面里出现了什么物体，而是在学习现实世界事物真实的运行逻辑。

把三维空间认知、动力学物理约束融入大模型后，物理AI面对复杂现实场景的预判与处置能力显著提升。

神州千里首席运营官狄奔表示：“基于我们现在提供的这些数据，帮助模型做更精确的训练，它会提前在物理环境里预知、预判未来会发生的事情。比方说电动车离我还有30米，这30米过程它未来会有什么样的运动轨迹，会做一个初步的预判——刹车、继续直行，还是做一些避让。”

要做到这一步，离不开大量带三维、动作轨迹的高质量数据。这正是神州千里在做的事：帮AI少犯错，在复杂的现实场景里更靠谱。

当好“数据工兵”

为了给物理AI与世界模型提供高质量数据，神州千里（南京）科技有限公司，正把自己定位为物理AI的“数据工兵”。企业负责人说，他们主要有三套“打法”：

第一是VLA采标管理平台，专门处理机器人、智驾的真机、无本体场景，把动作、轨迹、环境信息采集标注出来；

第二是千手多模态标注平台，支持2D、3D、4D各类数据，靠AI辅助提效，产出带物理属性的数据集；

第三是千手众包平台，有上万人的资源池，可以快速承接大规模多模态任务，解决物理AI数据量产难题。

目前，神州千里打通了从采集、清洗、标注到数据质检、血缘溯源的全链条，也参与行业数据标准制定。在算力方面，侧重做任务资源调度，把人力、项目资源合理匹配，帮助大模型企业解决“缺高质量物理数据”这个现实痛点。

“热带雨林”式的生态

在神州千里看来，能扎根南京深耕数据产业，源于这里日益完整的人工智能产业链条。南京正全力竞逐“AI之城”，目前已集聚3600余家AI相关企业。

企业负责人表示，南京在人工智能领域，已布局了从芯片、算力、算法到落地应用的整条产业链，“热带雨林”式的产业生态正加速形成，“南京高校多、人才充足，算力底座扎实，又有智能汽车、智能制造这些真实落地场景，条件得天独厚。”

展望未来，狄奔认为南京的经验有机会，也值得通过2026物理AI与世界模型大会得到进一步推广。“我们也参与了一些其他行业协会标准的制定，可以把南京的标准带到全国去。希望能以南京标准，作为全国统一标准，拉动产业链的发展。”接受采访时他这样说道。

从一家数据企业到一整片产业生态，南京“把C位留给科技”的理念，已经融入城市发展的脉络里。