中国有视障人群 1700 万。独立出行时，面临动态障碍物 (如车辆、行人)、复杂地形(如楼梯、斜坡)、低光照环境等多重风险。“全域复杂场景视障安全多模态数据集”旨在构建全球首个覆盖室内外高危连续空间 (地铁站 →商场 →城市道路) 的视障安全多模态数据集，通过融合多类异构传感器技术，实现对动态路况与密集遮蔽场景的全域感知，创新性建立针对视障安全的高危场景标注体系，并依托硬件加速技术确保端到端响应速度。在严格遵循国际安全标准与数据隐私规范的基础上，通过数据集发布、仿真测试平台搭建及真实场景验证等方式，为高质量机器人行业大模型数据集研发提供核心数据支撑。

一是高质量机器人行业大模型数据集填补领域数据空白

首次整合室内 (商场、地铁等) 与室外 (雨雾街道、夜间路口)连续场景，构建全域复杂场景视障安全多模态数据集，形成时空一致的跨环境导航链。

二是推动多模态感知与AI算法创新

通过整合各类传感器数据，构建 “视觉— 听觉—触觉”多模态标注体系，解决单一模态的信息缺失问题。高危量化标注体系：标注盲道中断、施工区等风险标签，结合标准量化危险等级，训练动态避障模型。

三是加速视障辅助技术产业创新

技术验证与产品迭代：数据集为企业提供标准化测试基准，加速智能导盲杖、可穿戴导航设备等产品的研发。

跨领域协同发展：推动计算机视觉、语音交互、柔性电子等技术融合。

提升社会价值：通过高精度动态障碍物检测与路径规划，降低视障人士在复杂环境中的碰撞风险。数据集可验证《中华人民共和国无障碍环境建设法》中智能辅助设备的标准，推动政策与技术协同发展。

图1 数据平台界面