文章核心观点 - 数据采集是实现具身智能从L1特定任务向L2组合任务乃至更高阶通用能力迈进必须突破的核心环节[1] - 高质量、多模态的物理交互数据是构建机器人“举一反三”常识理解能力的基础[4] - 数据采集的“量”与“质”直接决定预训练效果，是技术进阶的核心，行业对高效、高质量方案需求迫切[3][6] - 未来趋势是多方案融合，以实现成本、精度、规模三者的平衡，数据生态成为竞争关键[28] 数据采集的重要性与挑战 - 具身智能需要物理世界绝对坐标系下的精确测量数据，获取难度、成本与标注周期远超传统AI需求[3] - 要达到人眼级三维感知及上千类物体理解，需构建10亿+量级的数据集[3] - L1级模型需1万小时+数据量支撑训练，且规模定律仍未见顶，数据规模扩大能持续提升模型性能[6] - 数据必须覆盖多样化场景（家庭、实验室、生产线）才能使模型具备泛化能力，摆脱场景依赖[6] - 数据特殊性高，需视觉、惯性、触觉、力反馈等多模态信号并在绝对坐标系下精确对齐[6] 四大核心数据采集方案 遥操作方案 - 通过人类直接操控机器人完成任务，数据质量最高，可实现人机动作精准映射[8] - 采用VR遥操+动捕手套组合，长距离移动中位置漂移极低，为复杂协调动作提供可靠数据[8] - 已形成规模化落地，例如深圳某企业在天津建12000平方米数据工厂，覆盖15大领域，部署150个采集单元[10] - 高成本是最大制约，一套完整设备超20万元，单小时数据采集成本可能突破万元[12] - 设备重量与易用性、实时性与精度平衡是待解决问题[13] 仿真方案 - 通过虚拟环境生成数据，最大优势是高效低成本，无需物理硬件，可快速复制标准化场景[14] - 致命痛点是“数据分布偏移”，虚拟环境无法完全模拟真实物理规律，导致模型在真实场景中水土不服[16] - 目前更多用于“预训练初始化”，先用仿真数据掌握基础动作，再用真实数据微调以降低成本[18] - 实现高精度模型需物理引擎技术突破，如更精准的材质模拟和环境物理参数还原[18] UMI多模态传感器融合方案 - 硬件配置简洁低成本，整体成本仅万元级别，远低于遥操作的20万+投入[19] - 核心价值是解决“鸡与蛋”悖论，不依赖昂贵机器人本体却能采集高精度动作数据[21] - 技术关键是视觉-惯性融合，支持触觉模块扩展，形成多模态数据采集能力[21] - 拥有开源生态，降低技术壁垒，中小企可通过开源方案构建高质量数据集[21] - 局限性在于全身动作捕捉能力不足，主要聚焦机械臂末端操作[21] 视频学习方案 - 通过录制员工执行任务视频提取动作信息，为数据采集提供低成本规模化新思路[22] - 成本极低，仅需普通摄像头，枢途科技自研算法使成本降至行业平均水平的千分之五，较遥操作降低200倍[22][24] - 效率高，可同时录制多名员工操作视频，快速扩大数据规模，场景多样性强[24] - 面临三大挑战：缺乏交互体验（触觉、力反馈）、数据标注难度大、对计算资源处理要求高[27] - 被视为未来重要方向，若解决无交互信息与标注成本问题，将改变数据采集格局[27] 行业发展趋势 - 未来趋势是多方案融合，通过优势互补实现成本、精度、规模三者平衡[28] - 终极目标是实现“自主数据闭环”，机器人自主完成任务、采集数据、优化模型[28] - 需突破三大技术瓶颈：高效多模态传感器融合、智能自动标注、精准场景适配方法[28] - 数据采集的关键在于“越精准、越多样、越低成本越好”，找到三者平衡的企业将在竞争中占据先机[28]