具身智能与人形机器人发展现状 - 具身智能仍处于"幼儿园孩子水平" 仅能完成抓取 走跑跳等简单动作 复杂长程任务能力薄弱 缺乏流畅性与协调性[1] - 面临硬件长期稳定性与一致性不足 软件泛化能力弱 数据匮乏无标准三重困境[1] - 需要搭建感知—推理—执行的完整链路 并通过数据飞轮实现模型能力与产品性能的持续提升[1] 数据规模与Scaling Law关系 - 模型性能遵循Scaling Law 参数规模突破阈值后才会涌现上下文学习 复杂推理等能力[2] - 依据Scaling Law经验推演 1亿条高质量行为轨迹数据是支撑具身智能大模型能力跃迁的关键门槛[2] - 行业正加速搭建"仿真-真机融合"数据训练场 通过并行机器人 远程操控等机制高效采集大规模数据[2] 数据采集技术方案 - 光学动捕精度达0.1毫米级 适用于手指灵巧作业等精度要求高的情况[8] - 惯性动补数据连续性更好 不怕遮挡 得应急救援等领域青睐[8] - 光惯融合技术方案实现集成化 智能化高质量数据采集 保证精度同时解决遮挡问题[8] 数据采集效率指标 - 单次采集任务实现83%稼动率 60秒任务时长中高效采集50秒有效数据[10] - 人机工效比从1:10优化到1:2 效率提升5倍 机器人完成任务时长仅是人工耗时的一倍[10] - 开发人体Human to Robot映射重定向算法 将人体25个关节30个手指关节参数转化为机器人运动控制参数[11] 仿真与真实数据融合训练 - 行业采用"仿真+真机"比例混合训练模型 理想模型基于10%真机数据生成80%仿真数据 再用10%真机数据验证Sim2Real效果[7] - 真实数据用于纠偏与对齐 仿真数据用于规模扩展和多样性覆盖 二者融合训练可有效兼顾效率与表现[7] - 通过设定URDF模型物理参数维度 保证仿真环境训练动作序列迁移真机过程中物理量的一致性[12] 全栈数据解决方案 - 从数据采集延展到多模态数据整合 结构化处理 存储 标注 仿真等环节 形成全栈数据解决方案[13] - 已与宇树 智元 傅利叶 睿尔曼等市占率较高头部企业实现适配 新款机型适配能在两三周完成[13] - 标注支持自动识别框选和人工标注框选 借鉴自动驾驶矩形框选 圆形框选模式[14] 数据量需求场景分析 - 商业服务场景如咖啡店需十万到五十万条数据 最多不超过一百万条可实现99%成功率[18] - 环境变化较大场景如便利店理货与分拣可能需要百万条以上数据[18] - 工业场景需达到99.99%成功率 需要千万条级别数据规模[19] 能耗与性能评估 - 人形机器人行走功耗约1000瓦 而人类行走仅需70瓦左右 能效远低于人类[18] - FZMotion Transformer评测软件15分钟完成160+项测试 实现动作自动语义分割[17] - 通过运动学与动力学分析优化关节运动轨迹 系统优化机器人功耗模型[18] 技术优势与产业布局 - 母公司凌云光2010年布局空间视觉领域 依托光学技术29年积累构建全链路能力[21] - 单条数据采集价格是国外同行的1/10[23] - 未来将持续深耕光惯融合方案 联合大模型技术公司提供结构化数据 优化训练效率[24]