具身智能的数据卡点还没解决，但好在我们走到了"数据平权"时刻。 此前，困住数据的无非是一个"荒"，百万小时级的数据集别说还只是"望梅"阶段，都不一定止渴。其本质在于当前数据量级远没有达到理想可行状态，尤 其是质量更高，数据金字塔最顶端的真机数据，其遥操作的采集方式，存在着结构性限制：本体成本高、部署复杂、采集效率低且数据受限于本体构型 等。 遥操作存在明显量级卡点，有量级优势的仿真数据又有填不平的Embodiment Gap。 用一个并不严谨的比喻来说，数据就像是饥荒，但真机和仿真路线，一个有饭、一个有菜，谁都凑不出一桌能吃饱的饭菜。 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 今天，这番景象正在发生变化。 一个迈向规模化、多样化、高质量的真实数据采集路径，被真正走通了。它比仿真数据有着更小的GAP，比真机遥操作数据有更明显的量级优势：UMI （Universal Manipulation Interface，通用操作接口）。 简单来说，它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采方案。这种新范式，解决了真机 数据采集成本高、效率低、数据跨本体不可复用、数 ...