文章核心观点 - 人形机器人行业面临因硬件参数碎片化、控制协议封闭等导致的"数据孤岛"问题，这成为行业规模化落地的最大阻碍 [1][8][10] - 灏存科技提出"运动数据通用化"的破局思路，通过构建从数据采集到跨品牌适配的全栈技术体系，试图用一套标准化的人类动作数据驱动不同品牌的灵巧手 [2][4][5] - 该方案的核心价值在于不改变各企业硬件技术路线，而是将人类手部运动规律转化为全行业能共用的资源，以降低研发成本，加快产品落地速度 [4][8] 行业难题分析 - 硬件参数碎片化导致数据"水土不服"：不同品牌灵巧手的关节自由度、扭矩输出、运动范围差异显著，传统动捕数据映射到机器人时易出现动作僵硬或机械损坏 [8] - 控制协议封闭引发"重复造轮子"：主流企业多采用私有自研协议，研究者更换设备需重新开发接口，单款灵巧手完整适配周期长达1-3个月 [10] - 采集场景受限导致泛化数据"源头枯竭"：传统光学动捕系统依赖固定场地，难以覆盖工业、户外、家庭等真实复杂环境 [10] - 个体差异导致数据"千人千面"：人类操作员手型尺寸、运动习惯不同，原始数据若未经标准化处理会切断跨场景复用可能 [10] 灏存科技的解决方案 - 打造"运动数据通用化"系统：将人体动作解耦成不依赖硬件的通用运动参数（如手部21个关键关节旋转角度），再根据预设硬件信息自动完成运动映射和参数调整 [4][5][14] - 系统已实现让通用数据精准适配灵心巧手LinkerHand、傲意ROHand、强脑科技Revo、因时RH系列、灵巧智能DexHand等主流灵巧手 [14] - 设备端到端传输延迟进入毫秒级，确保人体动作与灵巧手执行同步响应，并支持多设备协同（如全身动捕+数据手套联动） [15] 核心硬件产品 - MOTCAP G6s数据手套：聚焦手部精细动作精准采集，具备低延迟同步和即穿即用特点，能自适应不同手型，支持全无线连接 [16][20] - MOTCAP M11全身便携式动捕系统：摆脱对固定摄像头和专业团队的依赖，支撑全身协同动作数据采集，可适配不同身材操作员，原生支持Windows、Ubuntu系统，能与ROS、MuJoCo无缝对接 [18] 行业先驱实践对比 - 特斯拉Optimus路径：通过垂直整合与数据规模构建通用性，其灵巧手控制依赖端到端神经网络，形成高度复杂的"内部通用语言"，试图以硬件统一带动数据统一 [21][22] - Figure AI路径：追求语义层面通用性，通过训练"行为基础模型"使机器人能理解自然语言指令并自主规划动作，试图摆脱对特定硬件底层编程的依赖 [22][23]