【量子位 2026年1月15日讯】具身智能赛道的“数据荒”难题迎来颠覆性解决方案。1月12日，具身智能创企穹彻智能正式发布便携式数据采集系统RoboPocket，仅需一部智能手机搭配可拆卸夹爪，普通人就能随时随地采集高质量具身数据——从家里叠毛巾、拧瓶盖，到超市分拣零食，采集过程中系统还能实时筛选数据价值，确保“只投喂机器人爱吃的料”。这套方案不仅将专业数采设备成本降低90%以上，更打破了“数据质量、便携易用、后处理效率”的行业“不可能三角”，标志着具身智能数据采集从“专业采集场”走向“全民社会化网络”。
一、为什么要让普通人采数据？具身智能的“数据困境”
在具身智能领域，数据是模型进化的核心燃料，但行业长期被两大痛点掣肘，传统采集模式已难以为继：
1. 数采厂数据“量大质次”，模型陷入“训练疲劳”
2023年起，行业普遍通过建设数采厂规模化生产数据，但预设场景、标准化流程的模式，导致数据高度同质化——动作趋于模式化、环境变化有限、任务分布集中。某机器人企业技术负责人透露：“现在每天采集的数据量是去年的3倍，但模型训练效率反而下降，因为80%的数据都是重复信息，训练收益很快就边际递减了。”
更关键的是，数采厂数据与真实世界存在“场景鸿沟”。机器人在实验室里能精准分拣标准零件，到了家里面对歪放的水杯、褶皱的衣物，却频频失手——这正是因为训练数据缺乏真实环境中的“非标准情境”，而这恰恰是具身模型最需要的“营养”。
2. 传统UMI设备“便携与质量难两全”
为解决场景鸿沟，2024年斯坦福大学推出轻量化UMI（Universal Manipulation Interface）设备，让采集摆脱固定场地限制。但新问题随之而来：真实场景中采集更自由，质量控制却成了难题——动作是否有效、轨迹是否合理，往往要等数据回传后清洗时才发现，大量低价值数据导致后处理成本飙升，训练周期被拉长30%以上。
行业由此陷入“不可能三角”：追求采集质量就要用笨重的专业设备，降低门槛提升便携性就难保证数据可用，靠后处理兜底又要承受高昂成本。而RoboPocket的核心突破，正是通过“实时数据价值判断”，首次让三者实现平衡。
二、RoboPocket如何工作？边采边筛，让数据“天生有用”
不同于传统数采工具仅负责“记录动作”，RoboPocket更像一个端侧“智能数据管家”，内置的“数据价值中枢系统”让采集过程与模型需求深度绑定，实现“采得即能用”。
1. 硬件：手机+夹爪，口袋里的专业数采站
RoboPocket的硬件方案极致轻量化：仅需一部支持RGB相机、深度相机（如iPhone的LiDAR）的智能手机，搭配一个可拆卸夹爪，就能构成完整采集节点。手机负责多模态数据采集——视觉捕捉物体形态、深度传感器测量空间位置、IMU（惯性测量单元）记录动作轨迹，夹爪则模拟机器人末端执行器的操作逻辑，确保采集的动作数据能直接用于模型训练。
这种设计不仅成本极低（复用手机硬件，夹爪单价仅200元），还能适应多样化场景：无论是昏暗的厨房、强光下的阳台，还是拥挤的超市货架，手机的自适应感光和超广视野镜头都能保证数据清晰度，解决了传统设备“怕光怕暗怕杂乱”的问题。
2. 核心能力：实时三联动，数据从源头“去芜存菁”
采集过程中，“数据价值中枢系统”会同步完成三件事，确保每一段数据都贴合模型需求：
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实时评估：每一帧数据生成时，系统都会判断是否具备有效训练信号——比如操作是否完整（如拧瓶盖是否拧到底）、动作是否在合理轨迹内（避免手抖导致的无效动作）、场景是否有信息量（是否包含光照变化、物体遮挡等真实干扰），低价值数据会被即时标记；
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即时引导：若检测到采集者动作低效或错误（如夹爪超出操作区域、动作过快导致数据模糊），系统会通过App弹窗或震动提醒，引导调整姿势和节奏。例如采集“叠毛巾”时，若毛巾折叠角度偏差过大，手机会提示“调整夹爪位置，保持毛巾边缘对齐”；
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动态调度：系统会实时接入当前模型的能力评估结果，识别出模型最缺的样本类型，并向采集者分发高优先级任务。比如模型在“抓取软质物体”（如面包、纸巾）时成功率较低，就会优先推送这类采集任务，让数据采集直接服务于模型短板补齐。
穹彻智能技术负责人举例：“过去采集100条‘拧瓶盖’数据，可能只有20条能用；现在用RoboPocket，通过实时引导和筛选，85%以上的数据能直接进入训练流程，后处理成本降低60%。”
三、实测效果：模型鲁棒性显著提升，跨平台迁移能力验证
基于RoboPocket采集的数据，穹彻智能已完成多轮模型训练验证，结果显示模型在真实场景中的表现有了质的飞跃：
1. 复杂环境下更“稳”：抗干扰能力提升40%
在包含光照变化、物体遮挡、环境杂乱的测试场景中（如厨房台面上有杂物的情况下叠衣服），用RoboPocket数据训练的模型，动作衔接稳定性提升40%，不会因光影变化误判物体位置，也不会因旁边有其他物品而偏离操作目标。
2. 任务泛化性更强：举一反三能力升级
当任务发生小幅变化时（如分拣零食时目标顺序改变、抓取不同尺寸的杯子），模型能更快适应——原本需要针对每种情况单独采集数据，现在通过RoboPocket采集的多样化样本，模型可实现“一次学习，多场景应用”，同类任务的训练数据需求减少50%。
3. 跨平台迁移无障碍：手机数据能训工业机器人
更关键的是，RoboPocket采集的数据已实现跨硬件平台迁移——仅用手机采集的动作数据训练出的策略，能直接在搭载工业相机的机器人系统上执行长程任务（如流水线零件分拣）和双臂协作任务（如双手配合包装礼品），成功跨越了“采集终端与部署平台”的硬件差异，证明低成本采集数据的实用性。
四、行业影响：数据采集进入“社会化时代”，推动具身智能落地
RoboPocket的发布，不仅是一款产品的创新，更可能重塑具身智能行业的发展逻辑，推动数据采集从“专业体系”走向“社会化网络”。
1. 人人都是数采员，数据来源无限扩展
以往数采依赖专业团队在固定场地作业，而现在，超市店员可采集货架整理数据，家庭主妇能贡献家务操作数据，快递员可记录包裹分拣数据——这些来自真实生活场景的多样化数据，将为模型提供源源不断的“新鲜营养”，解决具身智能“训练数据与真实应用脱节”的核心问题。
穹彻智能计划2026年启动“全民数采计划”，通过App悬赏任务的方式，鼓励普通用户参与采集，目标年内积累1000万条高质量具身数据，覆盖家庭、零售、餐饮等20个核心场景。
2. 加速商业化落地，降低行业门槛
数据采集效率的提升，将直接推动具身智能在各行业的规模化落地。目前，穹彻智能已将RoboPocket采集的数据用于食品加工行业——机器人在处理面团、分拣水果时，泛化能力和鲁棒性显著提升，百套级设备已在国内头部食品企业部署，2026年计划实现指数级增长。
在家庭场景，搭载相关模型的海尔洗护机器人已能更精准地完成衣物折叠、分类收纳；未来，药房配药、酒店客房整理等场景的机器人，都可能通过RoboPocket采集的细分场景数据，快速具备专业操作能力。
3. 倒逼行业竞争升级：从工具比拼到体系较量
随着RoboPocket的出现，具身智能行业的竞争将从“谁有更好的采集工具”，转向“谁有更高效的数据闭环体系”。谁能更早让数据采集接入模型反馈、让任务设计适配训练目标，谁就能更快积累泛化能力与落地鲁棒性。正如穹彻智能联合创始人、上海交大教授卢策吾所言：“未来模型之间的差距，很可能就源于数据闭环的建设深度——光靠堆数据量没用，关键是要有能精准命中模型需求的数据。”
结语：具身智能的“数据民主化”，才刚刚开始
从数采厂的标准化生产，到UMI的轻量化采集，再到RoboPocket的全民参与，具身智能数据采集的每一次迭代，都在让这项核心资源变得更普惠、更高效。当普通人的手机也能成为数据采集节点，当数据从源头就与模型需求对齐，具身智能或许将更快突破“实验室表演”阶段，真正走进工厂、家庭、商超等真实场景。
正如一位机器人行业投资人评价：“RoboPocket的意义，不亚于自动驾驶领域从封闭测试场走向真实道路——它打开了数据来源的无限可能，而足够多的真实数据，才是具身智能实现能力涌现的关键。”2026年，随着“全民数采”的推进，具身智能或许将迎来从“技术探索”到“产业爆发”的关键转折点。
