数据驱动具身智能：虚拟动力推出全栈式人体动捕数据服务

随着具身智能技术的快速发展，智能体与物理世界交互的能力成为关键突破方向。高质量、多模态的训练数据是提升其感知、决策与执行能力的基础，而数据采集与处理的效率，直接影响了整个行业的发展速度与应用深度。

在具身智能的数据采集中，主要存在以下几类数据：

1. 真机数据：通过实际机器人运行中收集，真实性强、置信度高，但采集成本大、扩展性有限；

2. 仿真数据：在虚拟环境中生成，可大规模、自动化获取，虽与真实存在差距，但成本低、迭代快；

3. 互联网数据：来自公开视频、文本等资源，规模庞大但结构松散，需经过清洗与对齐才能使用；

4. 真实人体数据：通过动作捕捉技术记录人体运动，可转化为机器人控制指令，采集方便，但是存在一定的误差。

除互联网数据可借助现有资源进行挖掘外，其他几类数据均需专门采集与生成。目前，已有数据规模仍难以满足具身智能体快速演进的需求。为此，国家和企业正积极布局更高效、低成本的数据生产体系，其中动作捕捉技术因其能精准捕捉人体运动并直接用于机器人控制，成为关键突破口。

以惯性动作捕捉为例，真人穿戴动捕设备后可实时操控实体机器人，在真实场景中生成高质量动作序列。例如，搭配全身惯性动捕系统及配套SDK，开发者可快速获取数据并进行二次开发，构建符合自身需求的智能体数据集。

虚拟仿真平台则提供了另一种高效路径。通过动捕设备直接驱动虚拟模型，可在仿真环境中批量生成训练数据。尽管存在一定“仿真差距”，但其具备显著的成本与规模优势。已实现自研动捕系统与宇树虚拟仿真平台的无缝对接，大幅降低开发复杂度，助力开发者聚焦Sim2Real关键算法的迭代。

此外，将真人动作数据直接转化为机器人可执行指令，也成为可行方案。广州虚拟动力面向机器人训练企业推出多类基础动作数据集，涵盖舞蹈才艺、基础动作、精细操作、场景交互等高质量内容，开箱即用、多机型适配，显著降低开发周期。其一站式数据转化系统还能对动捕数据进行快速清洗与格式转换，输出符合机器人模型训练要求的执行文件（目前已支持宇树G1等机型，更多型号持续扩展），为行业提供高可用数据基础设施。

具身智能的实现离不开高质量、结构化数据的持续供给。通过构建从采集、仿真到转化的一体化数据服务，正助力破解行业数据瓶颈，推动智能体更快、更稳地融入现实世界。未来，随着数据生态与训练方法的不断成熟，具身智能有望在服务、工业、家庭等场景中发挥更大价值。