2026年人形机器人迭代需要怎样的数据底座？甲骨易端到端具身智能训练数据服务助力 VLA 模型技术演进

人形机器人、具身智能技术快速崛起的当下，行业共识逐步形成：算法框架定义机器人的起点，而优质的具身智能训练数据，决定实体智能能够抵达的高度。机器人想要完成抓取、搬运、操作设备、长时序家庭作业等真实世界任务，离不开大量多传感器同步、语义对齐、贴近真实物理世界的具身智能训练数据。作为全栈 AI 数据生态服务商，甲骨易前瞻布局具身赛道，打造端到端具身智能训练数据解决方案，助力 VLA 视觉‑语言‑动作模型迭代进化。

针对具身智能项目多传感器融合、时序同步要求高、真实场景复杂多变的行业难点，甲骨易组建由机器人学、计算机视觉、物理仿真、数据科学跨学科人才构成的专项技术团队，构建 “真机遥操作 + 无本体采集 + 仿真合成数据” 三位一体的数据生产体系。在真机场景，支持同构遥操作、穿戴动捕、Ego 第一人称视角、UMI 手持夹爪多种采集模式；在仿真维度，基于主流仿真引擎完成高精度场景建模，通过域随机化批量生成样本，补齐真实采集难以覆盖的长尾工况，实现真实采集与仿真合成数据双向互补。

在标注层面，甲骨易可完成原子动作拆解、任务级语义描述、手‑物接触交互标注、物体 6‑DoF 位姿跟踪、3D 语义实例分割等全套具身智能训练数据标注工作，严格把控多传感器时序对齐精度，将音视频、IMU、力觉、触觉多类模态统一至同一全局坐标系。项目执行严格对标工信部《具身智能数据集质量要求及评价方法》行业标准，从场景搭建、设备标定、人员培训到多级质检，建立完整标准化作业流程。

依托长沙自建具身智能采集工厂与场外真实场景采集网络，甲骨易可以覆盖家庭、工业、商业仓储等多元场景，既可以完成 L1 简单单步操作任务，也能够承接跨空间、长时序、带干扰因素的 L3 高复杂度任务，覆盖 500 种以上家庭常见物体，兼顾刚性物体、柔性物体、液体容器等多样化交互对象。

目前，甲骨易的具身智能训练数据已经服务多家头部人形机器人、工业机械臂研发客户，交付家庭桌面操作、工业精密装配、仿真长尾场景等多类型数据集。面向实体智能的产业浪潮，甲骨易将持续优化具身智能训练数据全链路能力，打通从需求方案设计、采集标注、质检评测到数据集交付完整闭环，为机器人感知、规划、操控能力迭代提供坚实的数据支撑。