行业现状与核心痛点 - 视觉-语言-动作模型是当前具身智能领域的关注焦点，在学术界和工业界均受到高度重视 [1] - VLA模型的性能上限高度依赖于数据采集的质量，高质量遥操作数据是模型有效性的基础 [2] - 行业在复现主流模型时面临数据采集困难的核心挑战，仿真数据与真机存在巨大差距，导致模型在仿真中表现良好但在真机上失效 [3][5] - 专业级遥操作设备成本高昂，动辄数万元人民币，对普通学生和初创团队构成资金门槛 [5] - 技术全链路存在断层，从业者常面临从机械臂控制到数据格式对齐的完整流程挑战 [5] 课程解决方案与核心亮点 - 课程定位为国内首个具身数采与遥操算法全栈课程，注重实战与手感，旨在帮助从业者节省摸索时间 [3] - 采用软硬结合的教学方式，同时覆盖MuJoCo仿真环境与真机实操，基于主流LeRobot框架教授工业标准数据集的采集方法 [7][8] - 引入自研手持夹爪遥操硬件方案Ringo，以解决遥操作中视角与控制不统一的痛点，实现更精准的TCP坐标转换与重定向 [9] - 课程内容设计实现全场景覆盖，从单臂操作延伸至双臂协同、力反馈采集及全身动捕方案 [10][12] - 课程提供完整的项目经验，目标使学员能够独立完成从硬件组装调试到算法部署的全流程 [26] 详细课程大纲与内容 - 第一章：涵盖遥操作技术概述、基础定义、经典系统架构、核心技术挑战以及主流数据采集方法，并对具身智能前沿VLA模型进行详解 [6] - 第二章：聚焦于MuJoCo仿真环境，介绍物理引擎基础、仿真要素，并实现基于仿真的遥操作应用与数据采集 [6][11] - 第三章：以SO-100系统为例进行真机演示，深入讲解关节同构遥操作原理及LeRobot框架的驱动与数据采集代码 [6][14] - 第四章：作为高阶进阶内容，详细讲解TCP映射遥操作原理，并深入介绍自研Ringo硬件方案的结构、传感器选型、组装调试及与LeRobot框架的集成 [6][16][19] - 第五章：涉及更复杂的数据采集场景，包括双臂协同遥操作的难点与常用方法，以及力反馈数据采集的意义与实现方案 [6][17][19] - 第六章：讲解全身动捕方案，包括光学与惯性动捕系统原理、结构设计以及坐标重映射算法 [6][17] 课程安排与面向人群 - 课程计划于2026年1月30日开课，采用离线视频教学与VIP群答疑结合的模式，预计两个半月完成全部内容 [23][24] - 课程内容将按章节逐步解锁，从1月30日的第一章开始，至3月8日解锁第六章 [23] - 目标学员包括具身智能领域的求职者、科研院校师生、计划从其他领域转行的开发者以及对机器人DIY感兴趣的硬件发烧友 [26] - 课程旨在使学员成为能独立完成硬件组装调试、采集工业级VLA训练数据、掌握模型真机部署技巧的复合型人才，并积累完整的实战项目经验以助力求职 [26]