EGO
EGO 数据采集
面向人类示教、第一视角、多模态行为数据
Pico VR 采集自研 EGO 采集头环
我们解决什么问题
具身智能落地，卡在真实场景数据的规模化生产
机器人要稳定泛化，需要大量真实、多模态、高质量的场景数据；而采集、清洗、标注、训练链路复杂，难以规模化与资产化。
01
真实场景数据不足
缺乏真实场景数据，机器人能力难以稳定泛化到实际任务。
02
数据链路复杂
多模态采集、清洗、标注、训练链路长，工程门槛高。
03
难以规模化
场景数据难以规模化、标准化、资产化复用。
04
落地需要体系支撑
具身智能落地需要人才、基地、平台、流程与交付体系协同。
核心能力分层
以软硬一体数采 Infra 为中枢的数据生产体系
数聚变的能力不是分散服务，而是一条从真实场景到模型训练评估闭环的完整链路。
01
场景层
数据来源真实场景与真实任务是具身智能数据的源头。
真实应用场景数采基地任务定义与拆解
中枢
02
数采 Infra 层
能力中枢软硬一体的数据采集 Infra，把真实场景转化为可训练、可评估、可复用的数据。
EGO 数据采集EAI 数据采集自有采集团队自研采集硬件
03
数据工程层
数据资产化把多模态原始数据转化为高质量具身智能数据集。
数据清洗数据标注数据质检结构化与数据集建设
04
训练评估层
闭环迭代让数据进入模型训练、模型评估与场景迭代闭环。
具身 AI 模型训练模型评估反馈与场景迭代
05
人才生态层
规模化支撑通过人才、课程、基地与产学研合作支撑长期规模化运营。
自有采集团队高校合作实训基地专家课程与产学研
EGO / EAI
两条采集路径覆盖人类示教与机器人真机数据
Pico VR、自研 EGO 采集头环、机器人真机采集与 UMI 夹爪都被组织在 EGO / EAI 两条采集路径中，避免把硬件能力拆成零散设备清单。
EAI
EAI 数据采集
面向机器人作业、操作轨迹、真机数据
机器人真机采集UMI 夹爪
交付链路
从场景定义到数据资产沉淀
官网后续的每个一级页面都围绕这条链路展开，保证客户能理解数聚变交付的不是单点采集，而是一套可规模化的数据生产体系。
- 01
场景定义
场景与任务拆解
- 02
数据采集
EGO / EAI 采集
- 03
清洗质检
清洗与质量校验
- 04
标注结构化
标注与数据集建设
- 05
训练评估
模型训练与评估
- 06
数据交付
资产沉淀与交付
场景覆盖
真实空间、真实任务、真实机器人作业
媒体资产后续可统一迁移到阿里云 OSS 与 CDN；当前页面先保留稳定结构和内容入口。
消费服务/零售消费服务/便利店消费服务/咖啡店消费服务/餐厅消费服务/酒店大堂居家生活/家居居家生活/客厅居家生活/卧室居家生活/洗衣房办公空间/休息室办公空间/会议室办公空间/办公工位工业产线/工业流水线工业产线/工业货架工业产线/实验室
获取具身智能数据采集与数据集建设方案
告诉我们你的机器人类型、应用场景与数据需求，我们将协助梳理采集、标注、训练与评估方案。