公司核心观点与战略 - 公司坚信具身智能的竞争本质上是系统能力的竞争，而非单点能力的竞争 [9] - 公司认为决定发展上限的关键在于能否围绕基础模型、策略模型、数据体系建立起一个持续进化的完整闭环 [9] - 公司认为行业当前真正的瓶颈已从模型架构和硬件性能转移至“可规模化的全模态物理交互数据”，谁在此建立系统性优势，谁就掌握具身智能时代的核心资产 [11] 公司产品与技术方案：SYNData数据采集系统 - 公司正式发布面向灵巧操作的全模态数据采集系统SYNData，旨在解决具身数据采集在全模态、高精度、大规模、零干扰四个方面的挑战 [2] - SYNData系统的核心不是堆叠传感器，而是基于Bio2Robot机制，利用AI模型将人类生物学信号转化为机器人可学习的数据 [4] - 公司通过涵盖头部Ego、肌电（EMG）手环和仿生外骨骼数据手套三大核心硬件模块，将人类的“碳基”操作信号转变为“硅基”机器人数据 [3] - 头部Ego采用四目视觉布局，采集第一视角视觉数据 [3] - EMG手环与视觉共同作为AI模型输入，可在遮挡场景下恢复手部位姿与接触力分布 [3] - 五指仿生外骨骼数据手套可实现高精度位姿、全掌接触力和近距视觉的采集 [3] 公司产品矩阵与规模化路径 - 公司已打造三大数据采集产品，以分层方式覆盖不同采集需求与规模 [6] - SYNData-DexUMI：可实现10倍规模化，采集头部视觉、手部位姿、全掌接触状态和力分布以及肌电信号，实现多模态数据在时间轴和任务上的对齐 [6] - SYNData-EgoBio：可实现1000倍规模化，仅采集Ego视觉和肌电信号，通过Bio2Robot机制由AI模型计算生成全模态数据，实现零干扰、规模化获取 [6] - SYNData-Ego：可实现1000倍规模化，为最轻量化采集形态，以最低成本捕捉人手操作与环境的视觉数据 [6] - 公司计划以Bio2Robot为理念内核，通过DexUMI、EgoBio、Ego三大采集路径，构建从人类操作到机器人智能的数据链路 [8] 公司技术架构与近期成就 - 公司在成立伊始便提出SYNTH深思架构，旨在构建面向物理AGI的核心技术体系，其核心是将基础模型、策略模型、数据体系组织成一个统一演进、形成闭环的系统 [9] - 公司于2026年1月成立，在成立仅约3周后，便参与机器人国际顶会ICRA 2026官方赛事AGIBOT World Challenge的Reasoning to Action赛道，并在线上赛阶段位列当前公开榜单全球第二、中国第一 [8][9] - 该成绩体现了团队对方向的判断、对复杂系统的组织能力以及快速解决关键问题的效率 [9]