具身智能数据采集新突破：简智推Dex2.0与Ego2.0

近年来，通用大模型厂商纷纷进入具身智能领域，让机器人的精细操作能力快速提升。不久前，安索罗普发布的新模型克劳德Fable 5.2，就具备了操控机器人玩魔方、拧瓶盖甚至画画的能力，而此前开放人工智能的阿斯特拉也已经在机器人操作任务中有所突破。这类进展引发了行业关注：通用模型的能力会不会取代专注具身智能的机器人公司？

答案的核心在于，无论是通用大模型还是机器人模型，都需要从真实世界中获取物理经验。有研究显示，这类模型的能力并非凭空涌现，而是依赖专门的机器人训练数据，这也让数据基础设施成为具身智能发展的关键支撑，尤其是涉及物理接触的触觉数据，更是精细操作学习的核心。

在国内，简智这家公司长期聚焦于具身智能的数据基础设施建设，近日推出了两款新品——数据手套Dex 2.0和第一视角头戴设备DAS Ego 2.0，围绕视觉、运动、触觉构建多层次的人类操作数据采集体系。

简智的核心思路是，真实操作中的视觉观察、肢体动作与触觉反馈是相互关联的，缺一不可。如果只采集单一模态的数据，模型只能学到残缺的操作逻辑。因此，他们的方案不是简单叠加传感器，而是让不同模态相互补充验证，提升数据的有效性。

围绕不同的数据需求，简智设计了三种采集方案：仅使用第一视角设备，适合大规模场景采集；搭配腕部相机补充近距离操作细节；结合数据手套获取高精度运动与触觉数据，作为模型学习的监督依据。

Dex 2.0是一款侧置仿生外骨骼手套，将机械结构布置在手指侧面，减少对自然动作的干扰，重量仅60g，微型关节缩小到3mm，支持21个关节的运动测量，精度达0.2°。同时集成半柔性压阻式电子皮肤，通过石墨烯喷涂技术优化传感性能，16块传感器覆盖手部接触区域，空间分辨率1mm，还能降低串扰，保证接触数据的准确性。

DAS Ego 2.0则升级了视觉采集能力，核心摄像头从200万像素提升到500万，指尖追踪精度达4mm，六摄像头系统将水平视野扩展到340°，既能捕捉精细操作的局部细节，也能记录全身运动，适配移动操作的场景需求。此外，设备还集成了200Hz的惯性测量单元和麦克风，优化了弱光等特殊环境的成像表现，支持长时间采集与数据标准化格式。

为了让数据真正适配模型训练，简智提出了Training-ready数据标准，要求数据具备真实自然的操作过程、完整的任务闭环、稳定的测量精度以及充足的场景多样性，同时支持无本体采集与灵巧手遥操作两种模式，让人类的操作经验转化为机器人的执行能力。

在通用模型快速发展的背景下，简智选择深耕数据基础设施领域，不仅自主研发核心传感器与同步技术，还坚持开源，帮助更多团队降低数据采集的门槛。在近期的机器人学术会议上，他们的采集方案受到了关注，为具身智能的发展提供了关键的基础支持。