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UMI登场，具身智能数据平权时代来临
本文探讨了UMI（通用操作接口）如何通过低成本手持夹爪方案实现具身智能数据的规模化采集，标志着数据平权时代的到来。文章分析了UMI相比传统遥操作和仿真数据的优势，并邀请鹿明机器人、穹彻智能的技术专家分享行业洞察与未来趋势。
鹿明机器人CEO喻超：具身智能数据采集效率提升五倍，成本降至五分之一
本文专访鹿明机器人创始人兼CEO喻超，探讨具身智能领域的数据采集革命。公司通过自主研发的FastUMI Pro系统，将数据采集效率提升5倍，成本降至传统方法的1/5，并打破行业数据孤岛，推动UMI通用数据协议的落地。文章分析了具身智能的四条数据路线及产业格局，展望了具身数据市场的十倍增长前景。
黄仁勋CES再谈物理AI 石智航已率先实现具身智能Scaling Law
本文探讨了物理AI与具身智能的发展路径，指出自动驾驶是其关键技术基础。文章重点介绍了它石智航公司在黄仁勋强调此路径前，已通过“以人为中心”的数据采集范式，开源了高质量多模态数据集WIYH，有效解决了具身智能的数据瓶颈，并验证了数据驱动下机器人操作成功率的显著提升，为实现Scaling Law和推动具身智能迈向真实世界应用奠定了坚实基础。
口袋机采：让每个人拥有训练机器人的能力
穹彻智能推出的口袋机采（RoboPocket）是一款革命性的数据采集方案，它利用智能手机的便捷性，让普通人也能轻松参与高质量数据采集。该方案通过手机集成的传感器和智能App，实现了轻量化、高精度的数据采集，并内置实时质量控制与任务指导功能，确保采集数据的可用性。它旨在将具身智能所需的数据采集从实验室扩展到真实、多样的日常生活场景，为模型训练构建更可靠的数据基础。
鹿明机器人以软硬协同与数据驱动，引领具身智能规模化应用新纪元
鹿明机器人通过自主研发的FastUMIPro数据采集系统，将真机数据采集效率提升5倍、成本降低80%，破解了具身智能行业的数据获取难题。公司以软硬协同和数据驱动为核心，构建从硬件、数据到模型的全栈能力闭环，并计划在2026年实现百万小时UMI数据采集产能，加速具身智能技术的规模化应用。
开源万小时具身智能数据 这家公司意欲何为
简智机器人开源了目前行业规模最大、泛化程度最高的具身智能数据集“10Kh RealOmni-Open DataSet”，包含超过1万小时、近百万clips的双手长程任务数据。该数据集聚焦10个常见家庭任务，具备毫米级轨迹精度、多模态信息和高场景泛化能力，旨在解决具身智能发展中的数据瓶颈，推动全行业加速探索。
灵初智能推出具身原生人类数据采集方案
灵初智能发布全球首个具身原生人类数据采集方案Psi-SynEngine，包含便携式外骨骼触觉手套、大规模数据管线及跨本体数据迁移模型，并已应用于物流等真实场景。同时发布大规模真实世界多模态数据集Psi-SynNet-v0，覆盖视觉、语言、触觉、动作，推动具身智能技术发展。
南京天创独揽省具身智能机器人项目
天创机器人成功入选江苏省具身智能特种机器人数据采集训练中心建设项目，成为南京市唯一获此殊荣的企业。该项目由江苏省工业和信息化厅组织，旨在提升具身智能机器人的数据采集和模型训练能力。天创将建设首个面向工业落地的“数采-训练-验证”一体化研发基础设施，并计划发布国内首个特种机器人开源数据集，为电力、石化等行业的智能化升级提供关键技术支撑。
人形机器人“军备竞赛”前移：学前教育赛道，正被巨头们抢破头
文章报道了优必选等企业在人形机器人数据采集与测试中心项目上的重大进展，揭示了具身智能数据作为产业关键赛点的趋势。详细介绍了国内9家已投入使用的数据采集中心，包括智元数据集采厂、异构人形机器人训练场等，展示了这些中心如何通过海量数据采集为人形机器人智能化提供核心支撑，反映了各地抢占这一战略资源的竞争态势。
Manus的下一步野心：让AI接管你的浏览器，从自动填表到智能导航
Manus推出革命性Browser Operator功能，可将Chrome/Edge浏览器一键升级为本地AI代理。该扩展利用用户真实IP、Cookie和登录状态，完美绕过验证码、付费墙和封号限制，支持在Crunchbase、PitchBook、Salesforce等付费平台自动执行数据采集、CRM操作等任务，大幅提升专业人士的工作效率。
总成本1250 美元！1分钟部署！TWIST2打造低成本人形机器人数据采集方案！
TWIST2是一套低成本、便携式的人形机器人遥操作与数据采集系统，总成本仅1250美元，1分钟即可完成部署。该系统通过可拆装颈部模块、便携VR动捕设备和优化的动作重定向算法，实现了无动捕设备的全身控制能力，支持机器人自主完成复杂任务。研究团队已开源相关成果，为规模化人形机器人开发提供了高效解决方案。
本体无关：Generalist 27万小时要掀真机采集场桌子
Generalist AI发布GEN-0具身基础模型，通过27万小时人类操作视频训练验证了机器人领域的Scaling Law。文章深入分析真机遥操数据采集的规模瓶颈，探讨具身机器人从技术展品到产业工具的核心需求，包括刚需性、长效性与规模经济性三重落地标准，并指出未来发展方向是成为人类劳动的协同伙伴。
宇树科技重磅发布G1-D:集采集、训练、部署于一身的人形机器人工作站
宇树科技发布G1-D人形机器人工作站，这是一套集数据采集、处理、标注、模型训练与部署于一体的全栈解决方案。以轮式人形机器人G1-D为核心，配备多高清相机，支持0-2米垂直作业空间和最高1.5m/s移动速度，全面兼容主流开源框架，大幅提升人形机器人AI模型研发效率，推动行业向'硬件+数据+AI'生态平台转型。
特斯拉数据采集团队采用摄像头训练Optimus
特斯拉正在通过专业数据采集团队训练Optimus机器人模拟人类行为。数据采集员在八小时轮班中重复执行数百次日常动作，如拿起杯子、擦拭桌子和拉开窗帘等，整个过程由安装在头盔、背包及环境周围的摄像头记录。这一创新方法旨在提升机器人对人类动作的模仿能力，推动人形机器人技术的发展。
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成本相差200倍！遥操作、仿真、UMI、视频学习，谁才是具身智能数据领跑者？
具身智能领域数据采集的四大技术方案：遥操作、仿真、UMI多模态传感器融合和视频学习。文章对比了不同方案在成本、精度和场景适配性上的优劣势，指出数据采集是实现L1到L2技术跨越的关键瓶颈。随着行业对10亿+量级数据集的迫切需求，高效高质量的数据采集方案成为推动具身智能发展的核心因素。
