前几天具身训练场亲眼看到一个机器人流畅地完成了 “泡茶” 的全过程 —— 从打开茶叶罐、取茶、放茶包到精准地向杯中注入热水。采集人员告诉我这个看似简单的技能背后是海量真实世界数据的支撑而这些数据的采集方式正经历着一场从 “笨重” 到 “轻盈” 的变迁。具身智能不同于传统 AI它需要的不是静态图片或文本而是能体现物理交互、空间关系和操作逻辑的动态数据。就像人类通过亲身体验学习生存技能一样机器人也需要通过 “身体力行” 或 “观摩学习” 来积累经验。而核数聚作为行业先行者用 “真实采集 仿真合成” 双路径模式 将本体采集、UMI 采集、Ego 采集等主流方式融合为具身智能发展提供了源源不断的 “燃料”。一、本体采集笨拙却扎实的 “手把手教学”本体采集是具身智能最传统也最可靠的方式——让机器人自己当学生在真实环境中亲身体验并记录数据。最常见的形式是真机遥操作操作员通过外骨骼、主从机械臂或 VR 设备远程控制机器人完成各种任务同时记录下所有的动作指令、视觉信息、力觉反馈和环境数据。在核数聚的具身训练场中采集员正通过一套复杂的操作设备控制机械臂完成 “电子产品精密检测” 的动作。屏幕上实时显示着机械臂的关节角度、夹爪的握力大小还有高清摄像头拍摄的操作画面。采集员告诉我这样一组 “状态 - 动作” 数据能让机器人学会如何判断零件的合格标准、需要多大的力才能拿起又不会损坏产品。核数聚的本体采集方案特别注重多模态数据同步通过高精度传感器阵列可同步捕捉动作、轨迹、力控、视觉、语音等多维度信息完美覆盖家电装配、汽车制造、3C 检测等产业真实场景真正实现 “数据源于场景服务于场景”。但是本体采集的成本十分昂贵需要专业机器人硬件和操作设备一台高精度机械臂就要几十万元并且采集效率低下一天可能只能采集几小时高质量数据。因此本体采集的数据最真实有效同时也最昂贵二、UMI 采集解放双手的 “通用操作教科书”2024 年斯坦福大学 BAIR 实验室和 Google 团队联合提出的UMIUniversal Manipulation Interface通用操作接口彻底改变了具身数据采集的游戏规则。它的核心思想很简单不用机器人直接采集人类的操作数据再转化为机器人能理解的通用语言。核数聚敏锐地捕捉到这一技术趋势迅速将 UMI 采集融入自己的 “采 - 标 - 训” 一体化平台中。UMI设备重量不到 500 克采集员可以轻松地在厨房、办公室、仓库等各种场景中操作成本只有传统遥操作的1/5。想象一下你戴着UMI便携夹爪像平时一样切菜、叠衣服、拧瓶盖。这个夹爪会记录下你手部的运动轨迹、用力大小、操作节奏还有第一视角的环境画面。这些数据经过处理后就能成为任何机器人都能学习的 “操作教科书”。核数聚的 UMI 采集系统包括三个部分轻量化末端设备与机器人夹爪同构的手持夹爪装有 RGB-D 摄像头、IMU 传感器和力觉传感器同步记录模块精确记录操作过程中的时序数据确保动作与视觉信息完美对齐数据转换接口将人类操作轨迹转化为机器人通用的相对轨迹表示实现跨硬件复用这种方式最大的突破在于实现了精准度和采集效率的平衡能捕捉手部操作的细微动作和力反馈同时支持单人独立采集无需专业操作室可覆盖家庭厨房、仓储货架等真实场景。三、Ego 采集第一人称视角的 “全民数据运动”如果说 UMI 是 “手把手教机器人干活”那EgoEgo-centric第一人称视角采集就是 “让机器人看人类怎么干活”。这种方式更简单、更直接让采集员佩戴头戴式摄像头记录人眼所见的环境、物体和手部动作形成第一人称视频流。核数聚的 Ego 采集方案特别注重场景多样性和数据质量。与社区合作打造的具身智能数据采集社区让居民们在擦桌子、叠衣服、整理收纳时只要戴上特制设备就能为机器人 “贡献” 数据。这种方式单人日均稳定采集 8 小时以上千人团队月产有效数据突破 20 万小时效率提升 10 倍以上。不过Ego 和 UMI 采集各有优势也各有局限Ego 视角的优势是人机交互自然视角能提供全局环境信息适合操作意图识别劣势是遮挡多、晃动手部细节不够清晰UMI 视角的优势是末端精确控制视角能捕捉精细操作细节劣势是缺少全局信息难以支撑机器人理解空间布局四、核数聚真实 仿真破解数据瓶颈具身智能的数据采集不能只靠一种方式也不能只依赖真实采集。真实数据保证质量仿真数据扩大规模两者结合才能解决‘数据荒’问题。真实采集夯实基础保证物理真实性在真实场景侧核数聚基于标准化硬件平台与高精度传感器阵列实现了多模态数据的高效采集。他们的真实采集数据主要用于模型基础能力训练通过UMI采集真机高精度采集获取物理真实性强、交互细节丰富的核心数据仿真模型校准用真实数据迭代优化仿真模型提升仿真数据的拟真度极端场景验证在安全可控的真实环境中验证机器人在极端情况下的表现仿真合成快速扩充覆盖难以接触的场景在仿真场景侧核数聚借助自主仿真合成技术模拟物理规则重力、摩擦力、环境变化光照、障碍物与交互行为抓取、搬运、避障生成高拟真度的视觉、触觉、力觉仿真数据。这种方式的优势在于成本大幅降低采集成本降低 60% 以上规模快速扩充数据规模可提升 10 倍以上覆盖极端工况能模拟高温、高压、危险环境等真实场景难以触及的情况迭代速度加快可快速生成多样化数据加速模型训练过程此外核数聚还建立了 “数据飞轮” 和 “合成飞轮”两大机制真实数据持续改善 AI 标注模型仿真数据与真实数据对比评估不断提升合成数据的拟真度形成数据沉淀与 AI 模型相互促进、持续优化的良性循环。五、从 “人工采集” 到 “自主进化”随着技术发展具身智能的数据采集正朝着三个方向演进而核数聚已经走在了前列1. 多模态融合加深核数聚正在整合视觉、力觉、触觉、听觉、本体感知等更多维度让机器人对世界的理解更全面。比如在 Ego 采集的基础上增加肌电信号EMG捕捉还原人类手臂肌肉活动让机器人的动作更自然。2. 轻量化与普及化核数聚的采集设备会越来越小、越来越便宜普通人在家就能参与数据采集形成 “众包数据生态”。就像现在的共享单车一样未来可能会出现 “共享采集设备”让每个人都能成为具身智能的 “训练师”。3. 自主采集能力增强核数聚正在研发让机器人学会主动规划采集路径的技术优先采集自己不熟悉的场景和动作就像人类会刻意练习薄弱环节一样实现 “数据采集 - 模型训练 - 能力提升” 的闭环进化。如果说算法是具身智能的 “大脑”硬件是它的 “身体”那么数据采集就是它的 “成长日记”。一个机器人能否拥有强大的能力很大程度上取决于它在 “成长” 过程中经历了多少、学到了多少。从本体采集的 “笨重但可靠”到UMI的 “精准又灵活”再到Ego的 “轻便且海量”核数聚通过 “真实采集仿真合成” 双路径模式将这些主流采集方式有机融合为具身智能发展提供了坚实的数据基础。也许有一天当机器人能像我们一样轻松应对各种生活场景时我们会想起这一切都始于那些看似平凡的数据采集瞬间 —— 就像我们每个人的成长都离不开童年时无数次笨拙的尝试和探索。而核数聚正是这场 “成长之旅” 中最可靠的 “记录者” 和 “引导者”。