国内 SceneOps 场景数据平台领跑者刻行时空与某头部服务机器人（下称客户）正式达成深度合作。双方将围绕数据驱动的算法研发范式，通过搭建高效场景数据采集-存储-处理-应用闭环，联合构建基于大规模场景数据集仿真测试体系，助力客户提升算法迭代效率与软件发布质量。此次合作标志着 SceneOps 理念在商用机器人领域的规模化落地，为行业智能化升级树立标杆。

刻行时空 CEO 黄阳明表示："与客户的合作印证了 SceneOps 理念的普适价值——无论是自动驾驶、服务机器人抑或是具身智能，规模化数据运营能力正成为泛机器人进化的核心动能。我们期待通过底层技术突破，重新定义算法团队的研发生产力。"

数据驱动算法进化：从场景资产化到仿真智能化

基于刻行时空 SceneOps 开放平台，客户率先实现业务场景的数据回流，构建大规模场景数据集，并利用数据集赋能与机器算法的全生命周期迭代。

动态场景数据闭环

通过刻行时空端侧组件（coScout、coListener 等），客户的机器人可在真实业务场景中实现毫秒级按需数据采集（如突发障碍响应、人机交互事件），结合时空多模态存储引擎，构建高价值场景数据集。

大规模仿真测试工厂

基于仿真环境与刻行时空调度引擎深度融合，实现场景数据集自动化回灌测试。

除仿真测试以外，依托构建的场景数据集还可以构建大规模回归测试，单日可完成超数万次复杂长尾场景（如酒店场景定位丢失与多机仿真验证）的回归验证。

客户证言：场景数据集驱动算法迭代更高效

客户的算法负责人杨总指出："与刻行时空的合作，帮助我们构建了多产品线的场景数据集，为后续的算法测试与迭代构建安全防火墙，通过此次深度合作让算法团队更聚焦创新。"

展望未来：将实施领航员计划，构筑质量防火墙

双方联合启动"领航员计划"，依托安全数据回流链路和大规模仿真回归测试，构建起产品迭代全生命周期管理体系。通过灰度发布机制将待发布版本直接部署于真实场景的机器人，基于刻行时空端侧软件实时采集路径规划失效等异常事件数据，同步触发版本回滚并生成故障快照，结合软件运行状态的实时监测，实现新版本软件快速稳定迭代。