文章核心观点 - 通用操作接口(UMI)作为一种低成本、高效率、可规模化的真实数据采集新范式，正在缓解具身智能领域的“数据荒”问题，并推动行业走向“数据平权”[3][4][5] - UMI通过硬件成本大幅降低和数据与本体解耦，使大规模、高质量、多样化的真实数据采集成为可能，不再是头部企业的专属优势[10][12][14] - UMI与真机遥操作、仿真数据等并非替代关系，而是长期竞合、多源并存的互补关系，共同构成未来具身智能的数据体系[27][28][29] UMI技术定义与特点 - UMI是一种通过手持夹爪、摄像头和位姿估计算法，将人类手势动作直接转化为机器人可学习轨迹的低成本数据采集方案[3] - 其数据形态介于机器人数据与人类数据之间，是一种中间态，让人类代替机器人本体在现实环境中流动操作以产生数据[9] - UMI的核心特点之一是“无本体”，旨在让数据采集走出实验室，进入更丰富的真实物理世界场景[25] UMI带来的成本与效率优势 - 以鹿明机器人的FastUMI Pro为例，相比传统遥操作方案，人力成本降至1/5，硬件成本降至1/200，采集效率提升3倍[12] - 穹彻智能的RoboPocket方案直接采用iPhone作为核心硬件，最大化复用现有智能终端，进一步压缩前期研发与部署成本[14] - 成本的大幅下降使得第二、第三梯队企业首次具备了参与数据竞争的可能，打破了“最多本体，谁就能暴力生产数据”的格局[10][14] UMI对数据规模与多样性的影响 - 鹿明机器人计划在2026年建立起100万小时规模的具身真机数据产能[4] - UMI使数据采集能以分布式、更贴近日常生活的方式进行，有助于获得更丰富的场景数据，解决“分布偏移”问题[23][25] - 穹彻智能正小规模测试众包数采模式，未来可能面向普通用户推出百元级硬件套装，在家庭等场景采集多样化数据[19][21] 数据质量治理与模型训练闭环 - 早期UMI方案采集的数据可用率可能只有10%，数据质量是关键挑战[16] - 行业已认识到，围绕UMI的核心议题是数据治理，确保轨迹精度、时序一致性、画面质量等多维度达标[18] - 鹿明机器人通过建立8道工序的工业级数据质量评估体系及实时校验，将数据有效率提升至95%以上[19] - 穹彻智能通过“数据导师App”进行任务指导、实时提醒和质量打分，从源头控制质量[19] - 2025年底，海外厂商如Generalist和Sunday已利用UMI数据成功训练出模型，初步证明了该路径的可行性[16] UMI与现有数据采集路径的关系 - UMI的出现并非对真机遥操作的替代，两者是长期的竞合关系[27][28] - 在危险化工、重载搬运等特定场景，遥操作机器人仍具备不可替代性；在某些高负载任务中，遥操作反而更省力[27] - 中短期内，UMI更适合与现有数据采集工厂结合，利用其管理经验，推动工厂升级并释放更大数据产能[28] - 未来的具身智能数据体系将是多源并存、按任务分层、按阶段取舍的[29]

这套 可搭载手机的数采终端及其配套应用程序，名叫RoboPocket，来自具身智能创企穹彻智能 。 现在，一部手机，加一个"夹爪"，就能随时随地完成具身智能数据采集了！ 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 采出来的数据不脏也不废，已经在实际模型训练中跑出了效果 。 模型在多步连续任务中动作衔接更稳定； 在真实场景中面对光照变化、环境杂乱、物体遮挡时也更不容易失手，执行鲁棒性显著提升； 而当任务发生小幅变化，比如同类但不同顺序的操作目标出现时，模型也更容易举一反三，做出合理应对。 这套采集系统，模型效果是纯纯地全肯定。 它是新兴采集设备UMI （Universal Manipulation Interface） 的进阶状态。 和传统UMI方案相比，RoboPocket保持便携易用的基础上，更加轻盈：手机+夹爪即是一个节点。 如此一来，每个人——哪怕是普通人，都可以从口袋里掏出RoboPocket，随时随地采集具身数据。 但这还算不上它最出彩的地方。 最妙的是，RoboPocket把模型需求前置到采集一线，让你随时接入模型的训练闭环。 采集行为发生时，系统会同步判断每一段数据的训练价值，并即时给 ...