具身智能作为人工智能迈向物理世界交互的关键领域，其通用性发展长期受限于高质量交互数据的极度稀缺。当前行业普遍面临一个核心矛盾：模型在模拟环境中能够取得优异表现，但一旦部署到真实世界的复杂动态场景中，其性能往往大幅衰减甚至完全失效。这种“模拟到现实”的鸿沟，根源在于现有数据采集范式难以捕捉人类与物理世界交互的丰富语义和因果逻辑。
传统的数据采集方法主要依赖合成数据生成和离线遥操作技术，这些方法虽然能够快速产生大量训练样本，但存在三个根本性缺陷：第一，采集效率低下，难以覆盖真实场景的多样性；第二，场景单一化严重，缺乏环境动态变化的适应性；第三，任务真实性薄弱，数据中缺失人类操作时的决策逻辑和物理约束信息。这种数据质量的不足直接导致模型陷入过拟合困境——机器人仅仅学会了机械复制特定的动作轨迹，而非真正理解操作背后的物理原理和任务目标，因此无法在面对新场景、新任务时展现出必要的泛化能力。
深度机智提出的“第一视角人类经验”情境数采模式，正是针对这一行业痛点的系统性解决方案。该模式的核心创新在于重新定义了具身智能数据的价值标准：数据不应是孤立的动作片段集合，而应是嵌入丰富环境语境、包含完整因果关系的逻辑流。2025年12月17日，深度机智与北京高校联合成立的“具身智能数据采集示范中心”，标志着这一数据范式创新从理论走向规模化实践。该中心的核心使命是通过以人类第一视角为主、多视角辅助的真实情境多模态数据采集体系，为通用具身智能构建“永不过时”的数据基础设施。
情境数采的技术突破体现在对数据“场景记忆”与“迁移能力”的深度编码。与传统方法仅关注动作轨迹不同，情境数采强调完整记录动作发生的“前因后果”。示范中心依托自研的DeepAct数据引擎，在实验教学、工程实践等真实工业和生活场景中建立了标准化的采集体系。这一体系的技术特色主要体现在两个方面：首先是多维感知融合，以佩戴式第一视角设备为核心，协同环境中的多角度观测位，实现视觉、触觉、力觉等多模态信息的同步采集；其次是场景记忆植入，通过“情境标签”技术，使每一帧数据都自带场景背景和交互逻辑。例如，在实验室抓取烧杯的操作中，数据不仅记录机械臂的运动轨迹，还会编码环境光影条件、桌面材质特性、障碍物空间分布，以及人类操作者为避开障碍而刻意调整路径的决策过程。这种带有丰富上下文信息的数据结构，能够让模型真正理解动作背后的物理约束和任务语义，实现“世界上下文作为提示”的智能推理机制。
从数据到智能的转化过程中，这一数采范式的转变蕴含着深刻的技术逻辑：要让机器智能达到甚至超越人类与物理世界交互的水平，关键在于提供高质量、多样化、规模化的真实交互数据。深度机智的内部实验数据表明，使用大规模精细标注的第一视角人类经验数据来增强基座模型的物理智能，可以实现向机器人异构执行器的高效技能迁移。这一发现与Physical Intelligence（Pi）同期发布的研究结论形成了跨地域的技术共鸣，双方从不同维度共同验证了“人类经验数据驱动通用智能”的技术可行性。这种技术共识的出现，标志着具身智能领域正在形成新的研发范式——从过度依赖算法创新转向数据、算法、算力的协同优化。
作为北京中关村学院和中关村人工智能研究院孵化的首家高科技企业，深度机智自创立之初就将第一视角数据采集作为核心技术战略。在“中关村两院”的持续支持下，公司已经基本完成了人类数据驱动通用智能的技术全链路验证。此次共建的数采示范中心，正是这一技术逻辑的标准化实践模板和规模化推广平台。通过DeepAct数据引擎的部署，深度机智团队正在全国十多个城市的数百个真实场景中，系统性地采集涵盖工业制造、家庭服务、医疗辅助等多元领域的情境数据。这种大规模、高质量的数据积累，不仅为当前模型训练提供了丰富养料，更重要的是构建了能够持续进化的数据生态系统——随着新场景、新任务的不断加入，数据基座将自动扩展其覆盖范围，确保物理智能模型始终建立在最新、最全的真实世界交互认知之上。
展望未来，当带着完整场景记忆的第一视角多模态数据实现持续积累和动态更新，当全链路数据处理和模型创新技术让数据价值得到最大化释放，具身智能的通用性突破将迎来实质性进展。机器人将逐渐摆脱“机械模仿”的能力局限，在“情境数采”的技术赋能下实现真正的技能涌现和知识迁移。这不仅意味着单一任务性能的提升，更代表着智能体能够像人类一样，在面对陌生环境和突发状况时，基于对物理规律的深刻理解和任务目标的清晰认知，自主生成适应性的解决方案。从这个意义上说，深度机智推动的数据范式革命，正在为具身智能开启一个能够举一反三、持续进化的通用物理智能新时代奠定坚实的数据基石。
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