2025 年具身智能行业投融资热度持续攀升，行业内已形成明确共识：要实现从 L1 特定任务具身智能到 L2 组合任务具身智能的技术跨越，乃至向更高阶通用能力迈进，数据采集是必须突破的核心环节。
不同于语言、图像等低维数据的获取，具身智能需要的是物理世界绝对坐标系下的精确测量数据，其获取难度、成本投入与标注周期，都远超传统模型训练需求。
据清华大学相关测算，若要达到人眼级别的三维感知能力，同时实现对上千类物体的理解，需构建10亿+量级的数据集。这一数据规模背后，是整个行业对高效、高质量数据采集方案的迫切探索。
从当前技术路径来看，遥操作、仿真、UMI 多模态传感器融合、视频学习四大方案形成了差异化竞争格局，不同技术路线在成本控制、数据精度、场景适配性上呈现出差异化。它们不仅是连接硬件设备与算法模型的关键桥梁，更直接决定了具身智能模型的训练效率与实际部署上限。
▍数据采集成具身智能进阶的 “关键变量”
具身智能的核心目标，是让机器人在物理世界中具备 “举一反三” 的常识理解能力，面对未曾接触过的物体和任务，能像人类一样依托过往经验推导操作逻辑。而这一能力的构建基础，正是高质量、多模态的交互数据。
当前国内头部企业仍处于 L1 前期发展阶段，可完成特定环境下的单工位操作任务；而 π0.5 模型通过融合操作数据、网络数据、语言指令等多源信息的预训练方式，在家庭真实环境长程任务中的准确率已突破 60%，接近 L2 水平。
行业普遍认为，预训练是具身智能技术进阶的核心，而预训练效果直接取决于数据的 “量” 与 “质”：一方面，L1 级模型已需 1 万小时 + 的数据量支撑训练，且 Scaling Law 规模定律在具身智能领域仍未见顶，数据规模的扩大仍能持续推动模型性能提升。
另一方面，数据必须覆盖多样化场景 —— 从家庭环境中百种移动机械臂的操作，到实验室里跨形态机器人的交互，再到生产线上的垂类工序，只有足够丰富的数据，才能让模型摆脱场景依赖，具备泛化能力。
更关键的是，具身智能数据采集的特殊性远超传统 AI 领域。语言、图像数据可通过互联网大规模爬取，而具身智能需要的是物理交互数据，不仅包括视觉信息，还需惯性、触觉、力反馈等多模态信号，且必须在绝对坐标系下实现精确对齐。这种高门槛使得数据采集成为产业链中的关键瓶颈，也催生了多样化的技术方案探索。
▍四大核心方案：各有优劣，适配不同场景需求
具身智能数据采集方案的选择，本质是对 “成本、精度、泛化能力” 三者的平衡。不同企业根据自身资金实力、技术储备与目标场景，形成了差异化的路径选择。
遥操作方案：高精度与高成本拥有较高行业门槛
遥操作是当前数据质量最高的方案之一，其核心逻辑是通过人类直接操控机器人完成任务，同步采集动作与环境数据。以 Optimus（早期方案）、智元为代表的头部企业，采用 VR 遥操 + 动捕手套的组合，实现人机动作的精准映射。人类通过头显观察机器人视野，通过动捕手套控制机械臂动作，使采集的数据能直接反映人类操作习惯，且在长距离移动中可实现极低的位置漂移，为复杂协调动作提供可靠数据基础。
从应用场景来看，遥操作方案已形成规模化落地案例。深圳某企业在天津搭建的近 12000 平方米数据采集工厂，构建了 “15+N” 全场景矩阵，覆盖汽车制造、3C 装配、家庭、医疗康养等 15 大领域，部署 150 个标准化采集单元，采集数据既包括拾取放置、手持操作等元动作数据，也涵盖咖啡拉花等商业垂类数据。
但遥操作方案的短板同样突出，高成本是其最大制约。一套完整设备价格超20万元，叠加人力成本后，单小时数据采集成本可能突破万元。特斯拉2025年Q2财报显示，其机器人业务收入占比预计超 30%，但整体营收同比下滑 12%，净利润同比减少 20.7%，遥操作数据采集的高投入被认为是拖累短期财务表现的重要因素。此外，数据采集的 “实时性与精度平衡”“设备重量与易用性” 也是亟待解决的问题，过重的设备会增加操作人员负担，而追求实时性可能导致精度下降，反之亦然。
仿真方案：虽然低成本但存在分布偏移问题
与遥操作的 “真实采集” 不同，仿真方案通过构建虚拟环境生成数据，核心工具包括 Gazebo、Unity ML-Agents、PyBullet 等仿真引擎。其最大优势在于 “高效低成本”，无需物理硬件投入，可快速复制标准化场景，例如训练抓取动作时，能在仿真器中生成 N 种不同形状、材质的杯子、盘子，或快速构建厨房、卫生间等场景，大幅节省时间与费用，尤其适合初期模型的快速迭代。
但仿真方案的致命痛点，是 “数据分布偏移”。虚拟环境无法完全模拟真实世界的物理规律，如流体阻力、软体物体形变、物体表面摩擦力等细节，导致仿真数据训练出的模型，在真实场景中往往 “水土不服”。Physical Intelligence 联创 Sergey Levine 曾明确表示：“不使用模拟数据，是因为与真实世界场景的互动难以准确建模，存在分布偏移。” 学术界也普遍担忧，在复杂交互场景中，仿真数据的局限性会被无限放大，无法覆盖机器人实际面临的多样化情况。
目前，仿真方案更多用于 “预训练初始化”。先用仿真数据让模型掌握基础动作逻辑，再通过真实数据进行 “微调”，以降低整体训练成本。但要实现纯仿真数据支撑的高精度模型，仍需物理引擎技术的突破性进展，例如更精准的材质模拟、更真实的环境物理参数还原。
UMI 多模态传感器融合：中小创企业的性价比之选
面对遥操作的高成本与仿真的低精度，由斯坦福、哥伦比亚大学、丰田研究院联合提出的 UMI 采集器，给出了 “平衡方案”。其硬件配置简洁且低成本：GoPro 相机配备鱼眼镜头、侧面镜、RealSense T265、夹爪调节装置，整体成本仅万元级别，远低于遥操作方案的20万+投入。
UMI 的核心价值，是解决了具身智能数据采集的 “鸡与蛋” 悖论 —— 既不需要依赖昂贵的机器人本体，又能采集到可直接部署策略的高精度动作数据。其技术关键在于 “视觉 - 惯性融合”：通过鱼眼镜头捕捉环境视觉信息，结合 RealSense T265 的惯性测量数据，在动态操作场景下保持对末端执行器的精确跟踪，同时支持触觉模块扩展，形成 “视觉 + 惯性 + 触觉” 的多模态数据采集能力。
从应用反馈来看，UMI 在夹爪任务中表现突出，已获得多家创业公司青睐。更重要的是，UMI 拥有开源生态，降低了技术壁垒 —— 中小规模企业无需自建复杂的采集系统，通过开源方案即可构建高质量数据集，打破了头部企业在数据采集领域的 “硬件垄断”。
不过，UMI 并非完美方案，其局限性在于 “全身动作捕捉能力不足”。当前 UMI 主要聚焦于机械臂末端的操作数据采集，难以覆盖机器人全身协调动作，这使其在需要全身交互的场景中应用受限。但对于聚焦单一操作任务的中小企业而言，UMI 仍是当前阶段 “成本与精度平衡” 的最优解之一。
视频学习方案：特斯拉引领的 “低成本探索”
作为遥操作方案的行业标杆，特斯拉近年开始探索新路径，视频学习方案，即通过录制员工执行任务的视频，提取动作信息训练 Optimus 机器人。这一方案的出现，为数据采集提供了 “低成本规模化” 的新思路。国内企业枢途科技也发布了自研SynaData数据管线算法，成本将至行业平均水平的千分之五，成本相较于遥操作降低200倍！
视频学习的优势极为明显：首先是成本极低，无需昂贵的动捕设备或机械臂，仅需普通摄像头与存储设备即可；其次效率高，可同时录制多名员工的操作视频，快速扩大数据规模，解决了遥操作 “单设备低效率” 的问题；同时场景多样性强，可在真实工作场景中直接采集，覆盖更多边缘场景，提升模型泛化能力。
特斯拉的转型逻辑具有行业代表性。其新任负责人Ashok Elluswamy认为，“放弃动作捕捉服和远程操作，将使团队更快扩大数据收集规模”。这一判断背后，是对 “数据规模优先于单条数据精度” 的战略选择。特斯拉希望通过海量视频数据，结合其在机器视觉领域的技术积累，让模型自主学习动作逻辑，而非依赖人类精确操控的 “手把手教学”。
但视频学习方案仍处于探索阶段，面临三大核心挑战：一是 “缺乏交互体验”，视频仅能提供视觉信息，无法捕捉触觉、力反馈等关键信号，而这些信号对机器人理解 “操作力度” 至关重要；二是 “数据标注难度大”，需对视频中的动作步骤、物体类别、操作位置进行精确标注，否则模型无法准确提取有效信息，而大规模标注将带来新的人力成本；三是 “处理要求高”，需要强大的技术处理海量视频数据，提取动作特征，这对计算资源提出了更高要求。
尽管挑战重重，视频学习方案仍被视为未来的重要方向之一。若能解决无交互信息与标注成本 问题，其低成本规模化的优势将彻底改变数据采集格局，推动具身智能向更广泛场景普及。
▍产业迈向多方案融合 数据生态成竞争关键
从当前发展来看，具身智能数据采集并未形成单一最优解，未来的趋势，必然是多方案融合，通过不同方案的优势互补，实现 “成本、精度、规模” 的三者平衡。
具身智能数据采集的终极目标，是实现 “自主数据闭环”，机器人在真实场景中自主完成任务、采集数据、优化模型，无需人类干预。但要达到这一目标，仍需突破三大技术瓶颈：一是更高效的多模态传感器融合技术，降低数据采集硬件成本；二是更智能的自动标注方式，减少人力依赖；三是更精准的场景适配方法，解决不同场景间的数据分布差异。
2025 年，具身智能数据采集仍处于探索期，但具身智能数据采集的四个技术方向，证明了数据不再是越多越好，而是 “越精准、越多样、越低成本越好”。谁能在这三者的平衡中找到最优解，谁就能在具身智能的竞争中占据先机。