案例 | 具身智能规模化数据采集：澳鹏如何支撑多场景并行交付

随着人形机器人与智能服务设备加速从实验室走向消费市场，具身智能对训练数据的规模、多样性与真实性提出了远超传统AI的要求。

家庭、工业、办公等场景中环境非标、动作精细、动态干扰频繁，使得数据采集的复杂度显著提升。如何高效获取海量、高质量的多模态数据，正成为制约行业商业化落地的关键瓶颈。

目标

一家聚焦人形机器人与智能服务机器人研发的行业头部企业与澳鹏合作，希望依托澳鹏在具身智能数据采集领域的专业能力，为其算法迭代与商业化部署提供全方位数据支撑。合作涵盖UMI入户数据采集、Ego第一人称视角数据、遥操数据采集等核心服务，覆盖从家庭、办公到生产线的多样化真实场景，旨在推动机器人实现类人化感知与决策能力。

挑战

场景资源稀缺且非标，规模化采集难度大

UMI家庭场景采集中，家庭场景的强私密性导致入户资源极度稀缺，需大量真实房源且每户采集时长达10至20小时以上；不同户型、家具布局及物品摆放差异显著，场景复用率低。遥操数据采集同样面临家庭与办公场景高度非标杂乱的问题。Ego数据采集则面临工厂场景覆盖面狭窄的困境，客户仅能依赖自有基地及少量工厂资源，且影响正常生产秩序。

采集效率压力大

采集员需真实执行家务劳动、产线操作等任务，对动作的真实性与连续性要求高；同时需同步采集视觉、力觉、关节等多模态数据，硬件同步与后期处理复杂。繁琐的流程及偏高的重采率，无法快速满足算法训练所需的海量数据需求。

数据多样性与质量要求高

算法模型需要面对不同户型、光照、物品摆放及动态干扰，若场景覆盖面狭窄、数据单一，模型在真实复杂环境中的泛化能力将严重受限。精细动作（如导线焊接、药品分拣）易受操作碰撞、视角遮挡影响，导致数据质量参差不齐，无法直接用于训练。

解决

针对上述挑战，澳鹏从场景覆盖、流程优化与质量管控三个维度切入，形成系统化解决方案：

多城市、多场景覆盖，破解房源与产线稀缺难题

采用基地模拟、入户采集与实体工厂相结合的模式：在澳鹏无锡基地搭建居家、商超、办公、酒店、园区等标准化场景；在全国多地累计覆盖超1000套真实家居户型；整合服装、食品、小家电等多领域工厂资源，每个厂区配备100个以上可采集工位。

所有场景覆盖民用日常、商业零售、工业生产全维度，动作涵盖精细手工、大件搬运、环境清洁、货品分拣、设备运维等60余项操作。结合澳鹏自研RoboGo具身智能数据开发平台，针对各类非标场景制定个性化采集方案，通过多场景采集人员轮流作业、场景组合采集等方式，降低规模化采集成本。

流程优化与人力保障，全面提升采集效率与产能

制定详细任务流程，减少重采与无效采集，最大化设备使用率与采集产能。依托澳鹏海外自有office布局，搭建稳定的海外采集团队，从源头解决遥操海外场景人力短缺与时间碎片化问题，确保快速输出海量有效数据。

强化数据质量与多样性管控

通过整合多领域工厂资源丰富数据多样性，提升模型泛化能力。UMI与遥操场景采用标准化采集流程、专业人员操作，结合多视角融合与精准标注技术，进一步提升数据纯度与有效性。采集与标注一体化端到端服务，为客户算法模型迭代提供直接可用的高质量数据燃料。

成果

• 场景覆盖与数据产出：Ego场景数据采集超50000小时；UMI场景实现批量采集；遥操场景完成海外数据部署。
• 采集效率显著提升：UMI入户数据设备利用率从60%提升至95%，有效日产能从3小时提升至4.5小时以上；Ego场景单设备日均采集时长达10小时以上，大幅缩短数据交付周期。
• 标准化与合规：帮助客户建立可复用的多场景数据采集标准化流程，完成数据敏感信息处理与加密存储。

澳鹏无锡具身智能训练场

聚焦打造高保真、可复用、贴近真实世界的具身数据采集环境，覆盖家居、商超、医药零售、灵活外采等核心场景。配备专业采集设备与现场督导团队，可快速响应定制化采集需求。

• 场地与交付：搭配澳鹏数采中心，在全球11个国家布局17个站点，提供高效本地化数据服务。海内外可覆盖家居户型1000+套，工厂类场景500+，酒店商超等场景500+，分布国内及东南亚主要国家，实现高效交付。
• 端到端采标与平台技术：具备全流程端到端采标能力，拥有专业算法团队及自研RoboGo平台，提供软硬件全方位支持。
• 安全与合规：实施数据加密、匿名化等多重安全措施，获得ISO系列认证，确保端到端采标全流程合规。
• 成熟管理体系：具备完善的项目管理架构，覆盖全流程，确保按时高质量交付。