情境数据采集：破解具身智能通用性难题的关键钥匙

在具身智能迈向通用化的道路上，高质量数据的匮乏如同横亘在前的沙漠。许多模型在虚拟测试中表现优异，一旦置身于真实世界的复杂环境，却常常失误频出。这促使整个行业深入思考：我们为机器人提供的数据，是否真正捕捉到了人类操作中那些微妙而关键的智慧？近期，深度机智公司围绕以人类第一视角为核心的真实情境数据采集，在夯实物理智能基础、攻克通用性挑战方面取得了新的重要进展。

跨越鸿沟：从机械复制到理解逻辑的数据革命

实现具身智能的广泛适用性，一直受困于与物理世界互动数据的严重短缺。虽然合成数据和远程操作能提供部分训练素材，但其采集效率不高、覆盖场景有限、任务真实性不足等缺陷，容易导致模型陷入过拟合的困境——机器人仅仅记住了特定动作序列，却未能掌握可以灵活应用的底层操作原理。

面对这一普遍挑战，深度机智所推崇的“情境数据采集”模式提供了新的思路。该模式强调，有价值的数据不应是孤立的动作片段，而应是蕴含丰富环境信息、前后因果关联的完整逻辑链条。

2025年12月17日，一项关于数据采集范式的创新合作在北京启动：深度机智与北京一所高校联合建立了“具身智能数据采集示范中心”。该中心的核心目标，是通过以人类第一视角为主导、结合多角度观测的真实情境多模态数据采集，为构建通用的具身智能系统打下坚实、可持续的数据基础。

情境数据采集：赋予数据“记忆”与“泛化”能力

这是本次合作带来的最核心的技术提升。传统数据采集多聚焦于“动作轨迹”本身，而情境数据采集则更注重捕捉动作发生的完整背景与意图。

示范中心将依托深度机智自研的DeepAct数据引擎，在真实的实验教学、工程实操等工业和日常生活场景中，构建一套标准化的数据采集体系。

• 多维度感知融合：以可穿戴的第一视角设备为采集核心，协同布置在环境中的多个观测点，同步收集视觉、深度及其他模态的信息。
• 植入场景上下文：每一份数据都通过“情境标签”承载了丰富的场景背景与交互逻辑，而不再是冰冷的坐标变化记录。例如，采集在实验室拿取烧杯的数据时，系统会同时记录当时的光线条件、桌面纹理，以及操作者为了避开旁边仪器而自然做出的路径调整。这种自带“场景记忆”的数据，能帮助AI模型理解动作背后的物理规律和约束条件，实现对真实世界的语境化理解。

数据驱动智能：开启机器人自主技能学习的大门

这种数据采集范式的变革，其深层逻辑在于“向人类学习”：要让AI模型掌握人类与物理世界互动的高效方式，关键在于提供大规模、高质量且多样化的真实交互数据。

深度机智的内部研究显示，利用经过精细标注的大规模人类第一视角操作数据来增强基础模型，可以有效地将习得的物理智能迁移到不同类型、不同结构的机器人执行器上。这一发现，与国际研究机构Physical Intelligence同期发布的最新成果相互印证。双方从不同角度共同证实了“人类经验数据驱动通用智能”这一技术路径的可行性。

作为从中关村学院及中关村人工智能研究院孵化出的首批高科技企业，深度机智自成立之初，就在两院的支持下，专注于基于人类第一视角数据的物理智能增强研究。目前，公司已基本打通了从人类数据采集到驱动通用智能的全技术链路。此次共建的示范中心，正是将此逻辑进行标准化、规模化推广的实践样板。通过自研的DeepAct数据引擎，深度机智的团队正在全国十多个城市、数百个真实场景中，广泛采集带有关联情境的人类操作数据，持续扩展数据规模，旨在为未来统一的物理智能模型构建一个永不落伍的数据基石。

展望未来

随着这些富含场景记忆的第一视角多模态数据不断累积，以及全链路数据处理与模型技术的持续创新，具身智能实现通用性突破的那一天必将加速到来。机器人将最终摆脱“机械模仿”的局限，在“情境数据采集”的赋能下，实现真正的自主技能学习和创造，迈向一个能够触类旁通、适应万千变化的通用物理智能新纪元。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/02889c28-cb5d-4695-8bec-2aa534323fd4