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章鱼动力 SynapX 坚信,具身智能的竞争,最终不是单点能力的竞争,而是系统能力的竞争。
据IPO早知道消息,章鱼动力SynapX日前正式发布面向灵巧操作的全模态数据采集系统 SYNData。
不可否认的是,现阶段的具身数据的采集仍然存在诸多挑战——1、全模态:不仅要获取视觉,还要获取手部位姿、全掌接触状态与力分布;2、高精度:真正有价值的是高保真、高质量的数据;3、大规模:覆盖海量真实任务、场景,支撑基础模型训练;4、零干扰:不改变人的自然操作方式,采集人的原生行为。
为此,章鱼动力推出涵盖头部 Ego、肌电(EMG)手环和仿生外骨骼数据手套的三大核心硬件模块,旨在建立一套系统,把人类产生的“碳基”操作信号,转变为“硅基”机器人数据——其中,头部 Ego采用四目视觉布局,由前视双目鱼眼和左右两侧鱼眼组成,负责采集第一视角视觉数据;EMG 则作为 Bio2Robot 的核心输入之一,与视觉共同作为 AI 模型的输入,使得在遮挡场景下仍能恢复手部位姿与接触力分布,从而实现全模态人手操作数据的生成;而五指仿生外骨骼数据手套则可实现高精度位姿、全掌接触力和近距视觉的采集。
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这里需要指出的一点是,SYNData 的核心,不是继续堆叠更多传感器,而是基于 Bio2Robot 的机制,用 AI 模型,把人类生物学信号转化为机器人可学习的数据。
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目前,章鱼动力已打造了三大数采产品——1、可实现10倍规模化的SYNData-DexUMI:采集头部视觉、手部位姿、全掌接触状态和力分布以及肌电信号,让视觉、位姿、力触和肌电在同一时间轴、同一任务中对齐;2、可实现1000倍规模化的SYNData-EgoBio:采集 Ego 视觉和肌电信号,并利用 Bio2Robot 机制,通过 AI 模型计算得到手部位姿、接触状态和接触力分布。让原本只能在专业采集设备中获得的全模态数据,可以通过日常佩戴的形式零干扰、规模化获取;3、可实现1000倍规模化的SYNData-Ego:最轻量化的采集形态,用最低成本采集最大规模的操作数据。捕捉人手如何触达、物体如何操作、环境如何变化的视觉数据。
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综上来看,章鱼动力计划以 Bio2Robot 为理念内核,分层构建 DexUMI × EgoBio × Ego 三大采集路径,覆盖全模态、高精度、大规模与零干扰采集,打通从人类操作到机器人智能的数据链路。
值得一提的是,章鱼动力在上个月,刚刚参与了机器人国际顶会 ICRA 2026 官方赛事 AGIBOT World Challenge 的 Reasoning to Action 赛道线上赛阶段,位列当前公开榜单全球第二、中国第一。(注:ICRA 是 IEEE International Conference on Robotics and Automation 的旗舰会议)
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要知道,章鱼动力于今年1月才成立、且正式参赛不过 3 周,SynapX 便在机器人顶会官方赛事进入全球前列。这项成绩所体现的,不只是任务表现本身,更是团队对方向的判断、对复杂系统的组织能力,以及在短时间内把关键问题做深、做通、做出来的效率。
毕竟,在章鱼动力看来,具身智能的竞争,最终不是单点能力的竞争,而是系统能力的竞争。真正决定上限的,不是单个模型或单项任务,而是能否围绕基础模型、策略模型、数据体系建立起持续进化的完整闭环——基础模型决定能力底座与泛化边界,策略模型决定任务落地与执行效率,数据体系决定能力演进的速度与方向。
这也在一定程度上解释了章鱼动力为何在成立伊始便提出了 SYNTH 深思架构,构建面向物理 AGI 的核心技术体系——SYNTH 深思架构的核心,不是简单叠加模块,而是把三者组织成一个统一演进的系统,使能力沉淀、任务落地与数据反馈形成闭环,持续逼近真实世界中的通用操作智能。
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过去两年行业讨论最多的是模型架构和硬件性能,但真正的瓶颈已经转移至“可规模化的全模态物理交互数据”。谁能在数据问题上建立系统性优势,谁就掌握具身智能时代的核心资产。
显然,章鱼动力已经走在了前列。
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