SceneOps 是时空场景数据驱动的新研发范式。和传统 DevOps 的研发范式不同，时空数据是 SceneOps 的核心对象, 通过“构建场景感知 - 数据闭环 - 时空演化”的协同体系，将真实物理场景转化为可量化、可复现、可迭代的数据资产，实现算法研发、测试验证与场景进化的持续同步, 用数据驱动通用智能。

为什么需要 SceneOps？

当算法越来越依赖数据喂养，研发范式和数据范式正在改变

传统的软件开发只需要一行行代码，而今天自动驾驶、服务机器人、具身智能等新物种的算法，却正在被海量场景数据“驯化”——算法工程师在实验室调整的代码，必须经过街道、工厂、医院等无数现实的物理场景“考核”，才能具备真实世界的泛化能力。

然而场景数据的复杂性远超想象：一台自动驾驶车辆每天产生数十 TB 的激光雷达点云、视觉图像、毫米波雷达信号等多模态数据，这些数据不是简单的“文件堆砌”，而是牵涉到精确的时间戳对齐、空间坐标系匹配、高速 IO 存取以及实时动态检索。

当企业拥有数千台终端设备时，数据洪流会瞬间冲垮传统以文件为中心的管理系统：运维人员找不到 3 个月前某路口急刹车的 20 秒关键数据，算法团队重复处理着 95% 的无效场景，标注平台因数据检索缓慢被迫增加 30% 人力成本......

这些「数据炼狱」每天都在吃掉企业的研发效率。

这不是云原生的胜利，而是数据范式的战争

常见的“ 云存储 + 计算集群 ”方案只解决了资源弹性问题，却无法回答场景数据的根本诉求——如何让时空关联的多模态数据流动起来？

• 当测试车辆在暴雨中抓取到方向盘的异常抖动片段，算法工程师能否在 10 分钟内搜索到全球车队历史上所有湿滑路面的转向数据？

• 当用户投诉送货机器人不能在变化的环境中准备定位时，运维人员能否直接实时接管机器人，恢复现场，让机器人持续为客户提供服务？

• 当模仿学习需要特定光照、车速、障碍物密度的训练集时，数据闭环能否像搭乐高一样动态组合不同终端采集的片段？

传统的「代码优先」研发范式在这里彻底失效——这不再是单纯的技术优化，而是需要重新设计一套以数据时空关系为核心、场景需求驱动计算的新范式（SceneOps），就像给混乱的物理世界装上了“神经突触”：从终端数据采集的毫秒级响应，到海量数据的存储；从千亿数据点的时空索引，到弹性编排的计算流水线......最终让每一个真实场景的比特流动都变成算法迭代的营养。

SceneOps：让数据负债变为核心资产

在数据驱动的未来，谁能用更少的场景试错成本、更快的长尾问题闭环速度定义算法进化效率，谁就拥有定义行业标准的权力。

那些堆满硬盘却无法检索的数据是负债，而 SceneOps 要做的，是用独创的时空多模态引擎，让每个字节的数据都能被检索，可视化，和资产管理，让数据更容易被压缩进入模型。

这不是优化，而是重构。

当行业的研发范式从“代码→测试→部署”转向“场景→数据→算法”时，SceneOps 正在成为下一代智能机器的必修课——因为在物理世界面前，所有算法的终极竞争力，都将由它压缩了多少“场景数据”决定。

场景数据通过刻行时空提供的丰富端侧软件，可安全快速的从端侧回流至平台，服务量产前后的算法研发流程和售后运维流程。

除了多种端侧软件以外，平台还提供多种数据能力：

• 通过灵活多变的面板对时空数据进行可视化

• 自研时空多模态数据存储引擎，让数据可高效读写

• 自研时空多模态数据调度引擎，让数据处理变得触手可及

• 自研时空多模态数据搜索引擎，让数据负债变成数据资产

典型实践案例

具身智能数据闭环平台

行业现状与困境

在具身智能的演进中，高质量数据的获取与管理正成为掣肘技术跃迁的双重屏障。真实场景数据的规模化采集受制于成本阈值与场景泛化的矛盾，而仿真数据则囿于物理规则与现实的偏差；当数据规模突破临界点后，无序堆砌的海量多模态资源非但未能释放价值，反而演变为存储、算力、管理的复合成本黑洞。能否构建基于场景认知的数据运维范式，弥合数据采集的“广度困境”与价值提纯的“深度难题”，将决定智能体进化速度的本质差距。

困境一："数据快递员"

想象你每天要转移 10 个装满实验数据的U盘，却只能靠双腿在机房、办公室、测试车间来回奔波——我们的工程师就像处理物流投诉的快递员，辗转于手动拷贝、 SCP 传输、网盘上传、远程桌面操作等“运输工具”之间，还要处理不同版本的短信通知和邮件核对。每月完成 100 次这样的“数据接力赛”，意味着 200 小时的生命被锁在进度条里。

困境二："科研驴友"

每次模型迭代就像带着帐篷去攀登新山峰：先要手动搭建开发环境（选址扎营），从散落各处的云端角落收集实验数据（准备补给），在不同架构的仿真系统间调试配置（适应海拔变化）。20% 的科研精力消耗在高山适应期，真正的智能巅峰却永远在下一座山头。

困境三："数据淘金者"

工程师们手持 CTRL+C/V 的淘金盘，整天浸泡在清洗、转换、标注的数据河流中。本该专注设计算法脉络的神经网络，却被困在数据格式的支流岔道里。80% 的黄金时间随着 12 小时持续运行的风扇声蒸发殆尽——这不是未来实验室，这是新时代的电子流水线。

SceneOps 突破

自动化数据回流

就像给机器人装上高精度传感器阵列，我们开源的端侧软件自动捕获每一条关键数据流。从原本人工搬运 U 盘的“物流模式”，转型为无人值守的全自动生产链：

• 原始数据采集耗时压缩 50% 每月 100 次训练可释放 100 小时研发时长

• 每增加 1 个采集节点，效率增益辐射式增长

高效数据处理流水线

动作引擎

• 可将数据预处理逻辑封装为可复用动作，实现一次开发，可跨团队重复和并行使用；

• 数据准备工作耗时显著下降，利用动作引擎可完成异常数据帧与设备状态的识别；

• 多模态数据格式互相转换（ROS bag/db3 → Mcap，Log → Mcap 等）；

• 此外支持自定义自动化动作，对数据进行处理与清洗。

第三方厂商与工具集成

• 专业标注工具链支持；

• 仿真引擎集成；

• 训练框架集成。

并行测试系统

影子模式测试： 新算法或新特性更快迭代

• 实现算法 / 模型的自动测试，识别出新问题解决的同时是否破坏原有测试样例

真机数据回流测试 ：从无到有的突破，实现研发效果可量化

• 建立运行数据自动采集工具；

• 支持搭建生产/标定/维护等全产品生命周期的数据回流系统；

• 支持搭建软件质量表现跟踪系统。

行业价值再定义

SceneOps 以时空数据为能源基座重构泛机器人研发体系，通过端侧智能（coBridge 数据穿透、coListener 触发采集、coScout 数据同步、coLink 安全传输）与云端能力（三维可视化引擎、弹性能效存储、智能调度框架、时空索引体系）的虚实闭环，驱动研发效能的 10 倍跃升。

将传统数据负债转化为多维时空资产，重塑“场景理解 - 数据流转 - 算法进化” 的认知革命：

• 对算法工程师：获得"时空调试器"，直接观察算法在4D空间中的演化

• 对测试团队：建立"场景防御网"，用数据证明 100% 用例通过 ≠100% 场景安全

• 对产品经理：拥有"风险透视镜"，量化评估新功能对现有场景体系的影响

这种范式迁移，正在将泛机器人研发从代码驱动的敏捷，推向场景数据驱动的智能。