从10,000小时到2天，灵初智能如何让数采效率狂飙200倍？

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 当具身的上限被数据左右时，一定会有越来越高效的采集方案。这不仅仅是机器人领域的趋势，还是整 个以"数据为驱动"产业的基因。 具身智能行业有一个众所周知的困境，就是数据不够。 当具身智能的上限被数据锁死，一场关于"数采效率"的军备竞赛便成了必然。 这不仅是机器人学的技术演 进，更是所有"数据驱动型"产业刻在基因里的进化逻辑。 然而，理想与现实的鸿沟正横亘在每一位从业者面前。无论是基座模型还是规模化的高质量数据，都在一边 发展一边优化。 当前，在开发的不同阶段和需求下，我们看到具身智能行业大致形成了几种数采路线：UMI、真机遥操、人 类视频、仿真生成等，但它们各有限制： 机器人要完成灵巧操作的学习，必须要从训练数据中找到线索。这个线索可以是抓取的力量、目标物体 的纹理与颜色、每个指头的协调运动以及不断的视角切换。 机器人若要习得真正的"灵巧"，必须从数据中寻得线索。 如果我们要求机器人像人一样思考，就必须先赋予 数据"人性"的颗粒度。 近期，灵初智能一套便携式外骨骼穿戴设备的出现，正试图打破僵局。拟人臂、触觉手套、同构外骨骼…… 这不仅是硬件的升级，更是将数采维 ...