具身智能数据采集方案，如何为机器人打造“数据燃料库”？

何为具身智能？

在人形机器人迅速发展的现在，“具身智能”在机器人领域早已不是一个新鲜词，其基本概念为：各种不同形态的物理实体能与环境交互，能进行环境感知、信息认知、自主决策和采取行动，并能够从经验反馈中实现智能增长和行动自适应的智能系统。

其中人形机器人是具身智能表现的一个主要载体，然而人形机器人的用途不仅仅只是娱乐表演与运动竞速，随着具身智能”大小脑“智能水平的不断提升，未来人形机器人将深入商业服务、家庭、养老、工业、物流、特种作业等十大典型场景，为人类生活提供服务

然而在目前阶段数据被认为是具身智能的“卡脖子”问题。

东吴证券指出，不同于大语言模型可以使用互联网海量信息作为训练数据，机器人所用的具身智能模型没有现成数据可以使用，需要投入大量时间和资源进行机器人操作实践或仿真模拟，以收集视觉、触觉、力觉、运动轨迹以及机器人本体状态等多源异构数据。

然而通过遥操作采集数据成本高、效率低，还有较高的硬件损耗，为了突破数据困境，全国各地纷纷搭建以具身智能训练与数据采集为核心需求的具身智能训练基地，例如国地共建具身智能机器人创新中心与北京人形机器人创新中心等；企业方面，以智元机器人为代表，在建立大规模数据采集厂收集高质量的真实场景数据结合仿真数据进行训练方面进行了探索。

*素材来源网络

在未来机器人大模型的训练数据将呈现“仿真+真实”共存的融合态势，真实数据用于纠偏与对齐，仿真数据用于规模扩展和多样性覆益，二者融合训练可有效美顾效率与表现，是行业公认的发展方向。

基于此针对于人形机器人提出了仿真平台人形机器人/灵巧手训练与数据采集方案，其中包括：

①动捕数据重定向技术服务：通过自研的动捕设备采集真人动作到实现在仿真平台的人形机器人/灵巧手电机或关节的映射，其中支持宇数G1机器人（23、29自由度）、宇数Dex3-1灵