章鱼动力发布全模态数据采集系统：要做具身时代的基础设施公司

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。

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。

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。

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）

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。

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。