具身智能竞赛转向“基建”，深圳帕西尼投产大型数据工厂

为破解这一难题，该工厂采用了一套"无本体依赖"的数据采集系统，通过部署150个标准化的采集单 元，直接捕捉人类在真实场景中完成复杂任务时的手部动作姿态、空间轨迹和力学交互信息。这一方式 在理论上能够显著降低数据生产的成本，并摆脱特定机器人构型的限制，使产出的数据具备更广泛的通 用性。 在此基础上，该工厂通过其自研的"多模态神经织网技术（Neural Mesh）"，将高精度的触觉数据与视 觉、关节角度、语音等信息进行同步融合，形成丰富的高维数据流。同时，借助"体感重定向系统 （Soma Redirect）"，这些采集自人类的数据能够被有效适配和"重定向"至不同结构、不同型号的机器 人本体上，旨在解决长期困扰行业的模型跨本体泛化难题，让模型训练的成果能在更广泛的硬件上得到 应用。 事实上，为解决数据这一根本性问题，具身智能全行业正呈现出多元化的基础设施建设路径。帕西尼 的"第三方数据服务工厂"模式是其中之一，但并非孤例。 以上海的智元机器人为例，其正采取一种"自建自用"的垂直整合策略。该公司在推进临港量产工厂建设 的同时，也在张江建立了大规模的数据采集中心，通过上百台机器人进行7x24小时不间断的数据生产与 模型 ...