当前 VLA（视觉-语言-动作）模型架构已趋于收敛，竞争壁垒正从模型结构转向数据质量与规模。2025年《政府工作报告》首次将具身智能列入国家未来产业重点培育清单，数据训练场建设指南已进入国家标准制定阶段。
没有任何单一的数据路径能够独立支撑起通用具身智能。未来必然是混合模式——将遥操作的精准、仿真的规模、人类视频的多样性和 UMI 的灵活性有效结合。
没有单一路径能独立支撑通用具身智能。我们提供四条并行路线，灵活组合满足不同场景需求。
由人类远程操控机器人执行任务，直接获取包含视觉、力反馈和关节轨迹的高保真数据。支持 ALOHA 双臂控制、VR 遥操作等方案。
构建物理世界的数字孪生环境，让虚拟机器人全天候训练。覆盖 31+ 种抓取类型、多种光照/材质/场景变化，一周内可生成数十亿数据点。
让真实工人在日常工作中佩戴智能眼镜或动捕手套录制操作视频，不中断生产。数据源开放、场景多样，已验证出完美的对数线性缩放规律。
使用带摄像头的便携式手持抓取器采集数据，实现采集与具体机器人硬件的"解耦"。同一数据可直接用于训练多种机械臂，支持分布式"数据工厂"众包。
复用 BexByte 数据服务中台的标注工作台和质量控制体系，针对具身智能场景深度适配。
LiDAR / 深度相机点云的实例分割、语义标注、3D 边界框，覆盖抓取点标注与障碍物识别。
关键帧标注、关节角度序列、末端执行器轨迹、接触力标签，覆盖完整操作链标注。
视觉-语言-动作(VLA)三元组标注、视触觉时空对齐、场景描述与指令标注。
不同采集方式服务于模型训练的不同阶段，我们提供完整的多阶段训练方案设计。
基于海量互联网人类视频数据，让模型学习"世界是什么样"和"人类怎么做"。通过第一视角视频 + 动捕手套数据，建立动作-场景的先验知识。
作为从通用到专用的桥梁，使用仿真数据、UMI 采集和少量遥操数据，将人类常识蒸馏到"机器人能怎么做"的动作空间，完成 Sim2Real 迁移。
必须使用同构真机高保真数据（加入力觉、触觉、摩擦等真实物理交互），进行精调和强化学习。追求任务对齐、操作精度与安全保障。
桌面整理、厨房操作、衣物折叠
装配线操作、质检分拣、柔性上下料
手术辅助、康复训练、药品管理
拣货搬运、包装码垛、车辆调度
不绑定单一采集路线。根据您的训练阶段和任务需求，灵活组合四大数据路线，在质量、规模和成本之间找到最优平衡点。
具身数据标注深度适配 BexByte 数据服务中台，标注工作台、质量控制系统、导出交付模块一站复用，无需重复建设。
数据质量不达标不计费。通过量化评估指标（抓取成功率、轨迹精度、Sim2Real 迁移率等）确保每一分投入都有可衡量的回报。