第一视角

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…