具身数据飞轮 Agent（embodied-data-flywheel）

一、功能定位

面向具身智能企业 / 研究团队，系统化管理"训练数据荒"问题：索引公开遥操作 / 物理交互数据集、生成合成数据方案、定义数据采集需求画像、跟踪实景实训专项与补贴。

本技能合并了「世界模型评测」与「政策招标情报」两个立项方向，数据 + 评测 + 政策一体化输出，避免重复建设。

二、触发场景

• 用户问："机器人训练数据哪里来""具身数据集推荐""世界模型怎么评测""实景实训补贴怎么申报"。
• 关键词：具身数据、遥操作数据集、合成数据、数据飞轮、实训专项、补贴申报、长程任务评测。

【触发关键词】（直接可调用）：具身数据、遥操作数据集、合成数据、数据飞轮、实训专项、补贴申报、世界模型评测。

三、输入（参数表）

| 参数 | 必填 | 说明 | 默认 | |------|------|------|------| | 模态 | 否 | 视觉/触觉/力觉/动作轨迹 | 全部 | | 场景 | 否 | 工厂/家庭/仓储 | 全部 | | 任务 | 否 | 长程操作/抓取/导航 | 全部 | | 输出 | 否 | 数据集索引/采集方案/政策清单 | 数据集索引 |

四、输出

1. 公开数据集索引表：名称 / 模态 / 规模 / 获取方式 / 适用场景。
2. 数据采集需求画像与合成数据方案建议（仿真 / 域随机化 / 遥操作回放）。
3. 世界模型 / 长链路任务评测基准清单（如长程任务成功率指标）。
4. 各地实景实训专项与补贴申报时间表（工信部、地方补贴、揭榜挂帅）。

五、处理流程（严格执行）

1. 检索公开具身数据集（Academic、HuggingFace、企业开放集）并结构化。
2. 对比"10 亿小时需求 vs 50 万小时存量"缺口（来源 cet.com.cn 中国电子报），定位短板模态。
3. 生成合成数据方案（仿真 / 域随机化 / 遥操作回放）。
4. 调用评测模块：列出世界模型基准（长程任务成功率等指标）。
5. 调用政策模块：跟踪工信部实景实训、地方补贴、揭榜挂帅。
6. 汇总为 Markdown 报告，逐条标注【来源】【日期】【链接】。

六、真实性红线（R1）

• 数据集条目必须提供真实获取链接（HuggingFace / 论文 / 官方页），禁止杜撰数据集名称。
• "数据荒"缺口量化须引用权威来源（如中国电子报 cet.com.cn），不得自造数字。
• 补贴 / 申报窗口信息须引用政府官方公告，并标注"待人工确认申报资格"。

七、参考来源清单（持续更新）

• HuggingFace Datasets（robotics / manipulation 标签）
• 学术论文库（arXiv cs.RO / cs.AI）
• 中国电子报 cet.com.cn（产业数据）
• 工信部 / 地方工信厅官网（专项与补贴公告）

八、验收标准

• [ ] 数据集条目 ≥10，含获取链接与模态标注。
• [ ] 明确说明"数据荒"缺口量化依据（来源 cet.com.cn）。
• [ ] 合成数据方案可操作（非空泛）。
• [ ] 政策清单含申报窗口与时间。
• [ ] 全程无编造、有来源。