技术规格
性能指标
| 处理能力 | 100万点/秒 |
| 标注精度 | >99% |
| 响应时间 | <100ms |
| 存储容量 | 无限制（云端） |
| 支持格式 | LAS, PLY, PCD, E57 |
| API延迟 | < 50ms |
物理特性
| 部署类型 | 云服务 |
| 数据传输 | HTTPS/TLS 1.3 |
| 可用性 | 99.9% SLA |
| 区域 | 美国、欧洲、亚洲 |
| 合规性 | SOC 2, GDPR |
| 集成方式 | REST API, SDK |
应用场景
具身 AI 的真实数据
LUC-REALITY™ 是一个现实即服务（RaaS）平台，解决 AI 训练数据危机。通过将所有 LUC 传感器集成到统一云平台，我们提供世界上最全面的感知数据集——真实物理、真实复杂性、真实结果。用现实而非仿真训练您的 AI。
仿真与现实的鸿沟
OpenAI 在计算上花费了 7 亿元，但他们的机器人在现实世界中失败。为什么？仿真不是现实。特斯拉收集了 16 亿公里的真实数据并主导自动驾驶。模式很清楚：真实数据获胜，但只有巨头能负担得起。直到现在。
杀手级应用
视觉-语言-动作模型训练
用真实感知数据训练下一代机器人 GPT。不是合成的。不受限制。真实的。
成功指标：
- 1000万小时 人类演示
- 10万个环境 全球捕获
- 仿真到现实差距 从 60% 减少到 5%
- 部署时间 从 6 个月缩短到 1 周
投资回报影响：
- 数据收集：比手动便宜 100 倍
- 模型性能：提升 3 倍
- 上市时间：快 10 倍
- 边缘案例覆盖：99.9% vs 60% 合成
数字孪生同步
实时现实捕获，实现完美数字孪生。每个表面、每种材料、每个运动。
- 挑战：保持数字孪生与现实同步
- 解决方案：带 4D 数据的连续传感器流
- 结果：<100毫秒延迟，毫米级精度
- 价值：通过预测减少 50% 停机时间
技术对比
| 功能 | LUC-REALITY™ | 合成数据 | 公共数据集 | 手动收集 |
|---|---|---|---|---|
| 真实世界准确性 | 100% 真实 | 60-80% | 有限 | 可变 |
| 边缘案例 | 自然 | 必须编程 | 稀有 | 昂贵 |
| 每 TB 成本 | 低 | 极低 | 低 | 极高 |
| 更新速度 | 实时 | 数周 | 从不 | 数月 |
| 真实标签 | 基于物理 | 模拟 | 部分 | 人为错误 |
| 速度数据 | 原生 4D | 计算 | 无 | 如果配备 |
服务层级
入门版 - ¥ xx/月
- 1TB/月数据配额
- 标准标注
- 云交付
- API 访问
专业版 - ¥ xxx/月
- 10TB/月数据配额
- 定制标注
- 边缘处理选项
- 优先支持
企业版 - 定制
- 无限数据
- 定制传感器配置
- 本地部署
- 白标选项