动作捕捉技术与服务 | 推动人形机器人实现规模化高质量数据采集与训练

在2025年政府工作报告中，“具身智能”（包含人形机器人、灵巧手与机器狗等形态）作为未来产业被正式纳入国家培育体系，标志着这一融合感知、认知与行动能力的智能形态已上升至国家战略高度。其终极目标是通过赋予机器类人的环境交互能力，并在工业、医疗、家庭服务等场景中实现革命性突破。

不同于大语言模型可依托互联网海量文本信息训练，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，辅助机器人理解物理世界的力量平衡与肢体协同规律。

当前人形机器人与灵巧手的本体形态与应用场景差异极大，对训练数据的需求也呈现“多样化、高精准、强适配”的特点。构建高质量的感知数据集是不可或缺的基础工作，这些数据集不仅为算法训练提供了丰富的素材，也成为了评估机器性能的基准参考标准。

业内机器人数据采集的三大常见方式为互联网数据、仿真数据与真实数据，其中，真实数据因其直接反映物理规律、贴合实际应用场景的特性，成为提升模型实用性的关键。

真实数据的采集主要依赖于动作捕捉技术，通过