2025-05-19 具身智能数据采集：突破AI走向现实的关键一步

作者：余柯 出品：机器人产业应用

在人工智能与机器人技术高速发展的当下，数据作为核心生产要素的价值日益凸显，头部企业正通过数据基建与开源生态重塑行业格局。智元机器人在上海打造的 “数据采集工厂”，构建家庭、零售等五大真实场景，以近百台机器人日均采集 3-5 万条真机操作数据，为具身智能大模型训练提供标准化、规模化的数据支撑。宇树科技则以开源策略推动技术普惠，其 G1 人形机器人操作数据集涵盖拧瓶盖、物品收纳等五类任务，配套强化学习框架与迁移代码，使开发者研发周期缩短 30%，结合其量产成本仅为波士顿动力 1/4 的优势，加速了机器人技术的落地应用。谷歌推出的 TensorFlow 数据集整合 29 个主流研究数据集，通过标准化格式支持从数据获取到模型训练的全流程，显著降低开发者预处理成本，成为机器学习领域的重要基础设施。

数据采集是机器人智能化的核心驱动力。高质量数据集不仅为模型训练提供丰富素材，更通过标准化处理提升数据复用效率，推动算法从单一任务向复杂场景泛化。本文将深入探讨具身智能数据采集的政策背景、技术价值、实践难点、主流方式及未来趋势，揭示其作为 “AI 落地燃料” 的关键作用，为理解这一新兴领域提供全面视角。

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政策引导与产业趋势

具身智能正成为中国政府重点布局的未来产业方向。2025年政府工作报告首次提出加快发展具身智能，地方层面也在纷纷出台专项政策支持其发展。产业界认为，具身智能的核心在于"让AI落地现实世界"，通过机器人等实体载体完成感知、决策与行动闭环。

随着人形机器人、多模态大模型、智能制造等领域的快速发展，具身智能正迎来"窗口期"。当前，技术瓶颈正逐步突破，智能硬件平台逐渐成熟，为大规模数据采集与模型训练提供了基础。

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数据采集的价值与难点

具身智能与传统AI的最大不同在于其对数据类型的需求。语言模型依赖文本数据，而具身智能模型则需大量来自真实物理世界的感知与交互数据，包括视觉、触觉、力觉、动作轨迹等。

1. 数据采集的关键价值

• 促进通用智能形成：具身数据支持机器人在复杂环境中实现通用任务能力，是类人智能演化的基础。

• 增强环境理解能力：比起图像识别等静态数据，具身数据可捕捉动态交互、物体变化、力学反馈等多维信号。

• 支持任务迁移与泛化：不同场景中的具身体验数据，有助于提升模型从特定任务向通用任务的迁移能力。

• 提升实时决策能力：通过感知-理解-反馈数据闭环，机器人可实现即时调整与精准操作。

2. 当前面临的核心难点

下图为具身数据采集系统环节图，展示了从任务定义与分解、场景模拟，到传感器选择和设计，再到多模态数据采集、预处理、存储，最后经模型训练验证，应用于具身交互场景的完整流程。

3. 技术协同的需求

具身数据采集不仅是硬件采集的问题，更涉及软件控制、数据格式、采样策略与模型结构之间的紧密协同。这需要机器人系统工程师、数据工程师、AI研究人员多方合作，形成“采-用-训-调”一体化流程，从源头上提升数据价值。

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代表产品企业与主流采集方式

具身数据采集方式日益多元，主要可分为三大类：

1.真机采集：从现实中学习

• 远程操控示教：操作员通过VR/AR设备操控机器人完成任务并记录全过程，例如Tesla Optimus使用人类操作员示教机器人执行搬运任务。

• 穿戴式传感系统：操作者佩戴动作捕捉服、数据手套或外骨骼装置，将动作转化为可供学习的数据。

• 部署型采集：机器人在真实工作场景中持续采集传感器数据，例如工厂流水线或商业场所中的服务机器人。

此类方式具备真实度高的优势，但采集效率受限于人工与场地。

以下是当前代表性的机器人型号及其采集能力：

下图为多模态数据采集系统图，展示了通过多种传感器（如摄像头、麦克风、动作捕捉设备等）协同工作，采集视觉、听觉、运动等多维度数据，并进行融合处理的流程，广泛应用于人工智能训练、虚拟现实构建及复杂场景感知等领域。

2.仿真平台：效率与规模的突破

• 高保真模拟环境：如Isaac Sim、Unity、Mujoco等可构建虚拟实验室，模拟复杂的三维交互任务。

• 合成多模态数据：同时生成图像、深度、语音、力觉等传感器信息，训练初始模型所需的广义数据。

• 数据规模化：仿真平台可在数千个并发场景中进行并行训练，极大提升效率。

现实与仿真采集路径的对比：现实采集路径依赖真实环境，具备高度还原性和真实性，但成本高、效率低，且难以控制变量；而仿真采集则具备高效、可控、易扩展等优势，能快速生成大规模、多模态的数据，适合模型的预训练阶段。不过，仿真数据可能存在“虚实差距”，通常需与现实数据配合使用以提升模型的泛化能力。

3.开放数据集与标准化探索

• 行业初步共享：企业如智元机器人、优必选等已发布部分人形机器人运动、视觉数据集，推动技术交流。

• 科研机构参与标准制定：如中国科学院、北大、浙大等院校正研究具身数据的标注格式、采集频率、质量控制等问题。

• 平台化趋势显现：预计未来将出现类似“ImageNet”的具身数据平台，供行业训练与验证模型。

开放数据的探索有助于提升整个行业的技术门槛，并降低中小企业的入门难度，为具身智能的广泛应用打下坚实的数据基础。

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应用路径与系统构建思路

为了有效支撑具身智能的发展，数据采集系统建设应遵循如下路径：

1.任务导向的数据采集流程：明确具体任务（如“拿杯子”“关门”），再反推需要采集的数据类型（视觉、轨迹、力觉）。

2.分场景分阶段部署：优先覆盖高频率使用场景（如家庭厨房、仓库通道），再逐步向泛化场景扩展。

3.构建闭环式平台体系：采集不仅服务训练，还应反馈至系统设计、性能评估、策略更新中，形成闭环。

4.标准化与平台化并行：通过建立标准采集接口、标注规范与数据协议，推动平台集成，形成“具身数据基础设施”。

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未来展望：具身数据将成为新一代智能的“燃料”

如同GPT依赖海量文本，AlphaGo依赖棋谱，具身智能的跃升也离不开高质量、大规模的具身数据。

未来的发展趋势将包括：

•自动化采集工具链与平台将成为主流，如“智能示教实验室”“具身数据工作站”；

•人类协作采集成为常态，例如家庭用户成为数据贡献者，推动家庭机器人适应性训练；

•数据质量评估系统化，从源头上控制数据冗余与噪声，提升模型训练效率；

•标准组织和行业联盟将出现，推动数据格式、传感协议、评测任务标准化；

•出现“RobotNet”“EmbodiedHub”类数据平台，形成开放生态。

具身智能的未来，并不只是更强的模型、更先进的硬件，更关键的是来自世界的“感知样本”。

而这些真实、稀缺、结构复杂的数据，将成为AI真正落地的基础，也是下一个AI黄金时代的“燃料”。