当前具身智能产业正加速从实验室走向落地应用，而高精度、多模态、场景化的真值数据稀缺，已成为制约人形机器人实现人机交互的核心瓶颈。传统数据采集精度不足、模态单一、后处理繁琐、场景适配性差，难以满足具身大模型对高质量训练数据的严苛需求。
面对这一困境，青瞳视觉推出了多模态高质量具身智能数据采集系统Project Decode。该系统能够在真实场景中同步采集动作、视频、触觉、物体及环境数据，形成高质量、可复用且支持跨平台迁移的数据集，为构建下一代具身智能大模型奠定坚实基础，在机器人模仿学习、工业化操作、康复与人机交互等领域展现出广泛的应用潜力。
一、标准体系：高质量数据的四把标尺
在机器人研发中，真值数据的价值往往被低估。所谓真值，即通过高精度测量设备直接获取的、可作为验证基准的物理量——例如精确的六自由度位姿数据、关节运动轨迹、接触面的细微压力分布。没有真值，算法误差便无法被客观量化，优化方向也无从谈起。
Project Decode的核心，是建立了一套高质量具身智能数据集的标准体系：
第一，多模态+微秒级时空对齐。同步采集人体动作、机器人状态、触觉力度、物体位姿等多维度数据，并且自动实现微秒级时间戳统一，保证动作与力度、位置精准匹配。
第二，“三高”采集能力。“高精度”就是要将动作误差控制在0.1毫米以内；“高灵敏度”则是触觉传感器可捕捉0.1克力度的细微变化；“高自由度”则是为人形机器人的“通用性”服务，数据要覆盖手指、手臂、躯干的全关节运动。
第三，真实场景伴随式采集。深入工厂产线等真实落地场景进行数据采集，比实验室的模拟数据更有价值。青瞳视觉的光惯混合动捕方案仅需2-3台相机，适配玻璃、金属反光等复杂环境，支持移动伴随式采集，以低成本获取人类工人的实操经验。
第四，后处理简单。原始数据噪声低于1%，无需人工精修即可直接训练，解决传统动捕数据清理耗时的痛点。
从“教练”到“考官”：动捕角色的职能跃迁
在人形机器人产业中，动作捕捉技术正经历深层转变——不再只是“教机器人如何动”的教练，更成为“评估机器人动得怎么样”的考官。这一职能转变，对应机器人智能发展的三个层级：
运动智能：采集高精度运动轨迹，训练行走、跑跳；同时对比算法输出与动捕真值，量化误差、优化控制器。
作业智能：同步采集手部关节角度、末端力触觉、物体位姿，形成“动作-力觉-状态”关联数据，支撑柔顺控制与力度调节。
交互智能：捕捉多人协作或人机交互中的动作与接触力，帮助机器人理解意图、预测行为、协调节奏。
从行走到跑跳，从运动到作业，从训练模仿到智能交互——动作捕捉技术在其中扮演着关键角色。它以亚毫米级真值基准，对算法进行客观评测，帮助机器人构建“训练-评测”的完整闭环，这正是机器人持续进化的底层机制。
三、灵活的服务模式：按需选择，快速落地
Project Decode的核心价值，在于解决机器人训练的数据短板，支撑运动、作业、交互的全智能训练。通过标准化数据格式，采集后的数据集可迁移至不同品牌、不同构型的机器人，实现“一次采集，多处复用”，为人形机器人从实验室走向产业化落地扫清数据障碍。
针对不同研发阶段与需求，Project Decode提供三种灵活的服务模式：
1.真值数据采集：为算法验证提供不可替代的“基准”。对于需要精准量化算法误差但缺乏高精度采集设备的团队，可按需完成定制化真值数据采集。
2.一条龙服务：从原始数据到可训练数据集的全链条覆盖。适用于缺乏专业数据处理团队的研发主体，无需自购昂贵的光学动捕设备，即可获得亚毫米级精度的真值数据，用于传感器标定、SLAM验证等核心工作。该服务涵盖场地勘察、设备部署、数据采集、AI自动化清洗、多模态时空对齐、参数化格式转换，最终输出可直接用于AI训练的标准化数据集，省去繁琐的后处理工作。
3.整包数据库：即买即用的高质量数据资产。面向追求研发效率、希望快速启动模型训练的算法团队，所有数据均实现多模态时空全对齐，支持开放式接口与主流AI训练框架。团队购买后可在几天内启动模型训练，大幅缩短研发迭代周期。
四、案例实证：Project Decode的实际运用
青瞳视觉的Project Decode多模态高质量具身智能数据采集系统已经在多个头部项目中得到验证与应用，其核心价值在于为机器人研发提供了客观、精准的数据支撑与性能评测依据。
在宇树机器人 2026 年春晚表演的《武 BOT》节目中，机器人完成的拳法、棍法、连续空翻等复杂武术动作，其背后正是依托青瞳视觉的Project Decode系统完成了武术数据录制与采集，为机器人的模仿学习搭建了坚实的数据底座。
网球是人形机器人的考题——高速来球、瞬时判断、全身协同，对机器人的感知与运动控制提出了挑战。银河通用研究团队则利用青瞳视觉的Project Decode系统，高精度采集了人类球员的碎片化动作（正反手挥拍、横向移动、急停等），构建出支持高动态、高敏捷全身运动能力的“运动小脑”。让人形机器人在真实球场实现了与人类的多回合连续对拉，击球自然流畅，并能自主修正回球落点。这是全球首次在人形机器人上完成高动态网球对打，Project Decode系统为该项目提供了关键的运动数据，验证了其在复杂运动技能学习中的重要性。
这两个案例都印证了Project Decode系统从数据采集到性能验证的全流程支撑能力。Project Decode 通过统一采集标准、优化处理流程、打造通用数据资产，让研发团队能够从繁琐的数据产线搭建工作中解放出来，将核心精力聚焦于算法创新与机器人本体研发，这正是当前行业发展阶段所需要的务实选择。
在具身智能向物理世界深度探索的过程中，数据的重要性将愈发凸显。青瞳视觉 Project Decode 的探索，为行业破解数据瓶颈提供了可复制的实践路径，而随着数据服务的专业化、标准化发展，以及行业标准的逐步完善，具身智能将在高质量数据的驱动下，更快地从实验室走向千行百业，真正实现与物理世界的智能交互。
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