伴随式数采系统 + 原子技能库：穹彻智能如何降低数据采集成本？
具身智能的发展离不开海量高质量数据的支撑，但数据采集成本高、效率低一直是行业难题。穹彻智能通过创新的伴随式数采系统和原子技能库，成功打破这一困境，为具身智能的规模化应用铺平了道路。
? 传统数据采集的痛点
传统的数据采集方式，比如在实验室环境下进行遥操作演示，存在不少问题。一方面，操作人员很难流畅完成动作，也无法获得精准的力反馈，导致采集的数据有效性大打折扣。另一方面，这种方式成本高昂，限制了数据采集的规模。以工业级应用为例，要达到具身智能的严格标准，所需的数据量堪称海量，这使得数据采集成本居高不下。
? 伴随式数采系统：让数据采集融入日常
为了解决这些问题，穹彻智能研发了 Noematrix CoMiner 伴随式数采系统。这个系统的核心理念是让数据采集在自然、真实的环境中进行，巧妙地融入人们的日常工作和生活，在不影响正常活动的前提下实现大规模数据采集。
? 自然真实的采集环境
与医用外骨骼不同，穹彻智能自研的伴随式数采设备不会对操作者产生反作用力，而是作为一种自然的工具，灵活地随操作者的活动而移动。操作者只需穿戴这款轻便设备，就能在工作过程中同步完成数据采集，且不影响日常生活。这一设计不仅让操作者无需额外训练，还实现了成本可控，具备广阔的规模化应用潜力。
⚡ 高效的采集效率
传统的遥操作演示数据采集方式效率低下，而穹彻智能的伴随式数采系统则大大提高了效率。例如，穹彻智能与上海交通大学卢策吾团队合作开发的 AirExo 外骨骼系统，在野外学习框架下，仅通过 3 分钟的遥控演示，并结合 AirExo 系统收集的多样、广泛的野外数据，机器人便能学习到一种有效策略，其性能甚至优于仅依赖大量遥操作演示从零开始训练的策略。此外，AirExo-2 作为升级版的低成本外骨骼，采集 50 个示教的时间仅为远程操作的 1/3，且用户更容易学习使用机器，上手采集。
? 显著的成本降低
伴随式数采系统在成本降低方面表现出色。AirExo-2 的成本仅为 600 美元（约等于一台入门级手机），而遥操作平台可能需要 6 万美元，成本仅为远程操作平台的 1%，适合大规模数据采集。同时，穹彻智能通过自研 RFUniverse 仿真平台与外骨骼数据采集系统，大幅降低 70% 数据获取成本。
? 原子技能库：分解任务，复用数据
除了伴随式数采系统，穹彻智能的原子技能库 AnySkill 也在降低数据采集成本方面发挥了重要作用。AnySkill 通过提升单一技能的泛化通用性，增强多技能组合的复杂任务处理和复杂环境适应能力，能够以最精简的原子能力集，支持各类场景的快速开发。
? 可重用的原子技能
将任务分解为可重用的原子技能，可以大大降低数据需求。例如，在拿起瓶子并向杯中倒水任务中，OOD 测试成功率提升 20%；在拿起香蕉并放入盘子任务中，OOD 情况下成功率提高 40%。这是因为原子技能库将重点从端到端技能学习转向细颗粒度的原子技能构建，有效解决了数据爆炸问题，并提升了新任务适应能力。
? 动态更新的技能库
传统的原子技能库受限于固定技能集，无法动态更新。而穹彻智能提出的基于三轮数据驱动的原子技能库构建方法，可在仿真或真实环境的模型训练中减少数据需求。随着三轮更新策略的动态扩展，技能库不断扩增，覆盖任务范围扩大。面对新任务，若所需技能已在库中，则可直接执行；若缺失，则触发高级语义抽象模块，基于现有技能库进行原子技能定义更新，仅需对缺失的原子技能收集额外数据与 VLA 微调。相比传统 TASK 级数据采集，原子技能库所需要的数据采集量根据任务难度成指数级下降，同时提升技能适配能力。
? 实际应用与成果
穹彻智能的伴随式数采系统和原子技能库已经在多个领域取得了显著成果。
? 工业制造与食品加工
在工业制造和食品加工领域，穹彻智能的自适应机器人产品已广泛应用。例如，其与头部家电企业联合研发的洗护场景家庭机器人，实现了从衣物感知、精准投放、洗衣烘干到取衣的自动化操作，无需人工干预。在食品加工中，机器人可以完成黄瓜削皮等精细操作，力控精度较人工提升 46%。
? 家庭服务与养老
在家庭服务和养老领域，穹彻智能的原子技能库也展现出了强大的应用潜力。例如，通用的物体抓取、柔性物体折叠、物体表面刮削与物体开启等技能已在智能家居、养老和康复领域等开展试点应用。国家康复辅具研究中心党委书记郑远长对穹彻智能的技术研发能力给予充分肯定，认为其有望为未来康养场景提供必不可少的日常照护能力。
? 技术突破与行业认可
穹彻智能的技术突破得到了行业的广泛认可。其自研的 3D 视觉模仿学习框架，进一步增强了机器人在复杂环境中的泛化能力、任务执行的成功率和鲁棒性。在 2024 世界人工智能大会上，穹彻智能展示了 “随手一扔就能叠的衣物折叠” 和 “削完就能吃的黄瓜削皮” 等突破性技术，展现了其产品的通用性和鲁棒性。此外，穹彻智能还完成了数亿元 Pre-A++ 轮融资，资金将用于进一步加速公司在具身智能基础模型、数据采集与评价等领域的突破，并推动其在零售履约、家庭服务、食品加工等场景中的商业化应用探索。
? 总结
穹彻智能通过伴随式数采系统和原子技能库，成功降低了数据采集成本，为具身智能的发展提供了有力支持。伴随式数采系统让数据采集融入日常，提高了效率，降低了成本；原子技能库则通过分解任务、复用数据，解决了数据爆炸问题，提升了任务适配能力。随着技术的不断发展和应用的不断拓展，穹彻智能有望在具身智能领域取得更多突破，为各行业的智能化升级做出更大贡献。
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