AperData正式发布！让真实世界成为具身智能的数据底座

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标准化、可追溯、可规模化的基础设施。

8月18日，五一视界创始人兼CEO李熠在物理AI宏伟蓝图2030发布会正式发布AperData软硬件一体化具身智能数据底座，首发定价5100元/套。

作为五一视界和联合影像共同孵化成立的子公司，AperData致力于通过打造中立、开放、软硬一体的“采集终端 + 数据治理引擎 + 开放数据接口”，将数据从真实世界采集，到处理、质检、解算、评测，再到数据集交付连接起来，让数据生产从一次性的采集项目，变为标准化、可追溯、可规模化的基础设施。

重构具身智能数据采集质量与效率10倍速跃升

当越来越多的具身智能从实验室走向真实世界，行业正在面对一个非常现实的问题：机器人究竟从哪里获得足够多、足够好、真正能够用于训练的数据来保障机器人准确理解物理世界，并做出可靠的自主行动决策。

数据的规模、质量与采集效率，成为了具身智能进化的核心瓶颈！

传统软硬件分离的采集方式，数据质量与生产效率往往存在天然的割裂。硬件设备、采集软件和后端数据处理由不同系统承担，设备之间的时间同步、空间标定和数据格式难以形成统一标准，问题往往要到数据上传甚至训练阶段才能暴露，导致无效数据返工、重复采集；与此同时，采集、质检、上传、处理等环节依赖人工衔接，数据生产容易形成“采集一套、处理一套、质检一套”的断点，从而难以支撑规模化、高效率的数据生产。

AperData重构的并非单一采集设备，而是具身智能有效数据的生产方式：软硬一体方案在保障物理轨迹一致性达到99%的同时，大幅减少无效采集与重复返工，推动单位有效数据成本和生产效率，相比传统真机遥操作实现10倍速的跃升。

高精度采集硬件：从源头保障数据质量

本次发布的AperData硬件产品除AperEgo头戴系列，还可选购AperWristCAM腕部相机，以及AperFinger夹爪采集手柄，满足不同场景的数据采集需求。

作为第一视角数据采集的核心终端，AperEgo通过多目相机与IMU协同，建立更完整 的环境感知能力。以AperEgo 4目为例，通过四目全局快门相机构建第一视角全景采集能力，总水平视场超过270°、垂直视场超过155°，向下视场超过100°，能够完整记录采集者周身环境；前视双目采用65mm基线，并通过高精度安装与标定设计，将误差控制在0.1mm以内*，满足深度感知与VLA训练对空间一致性的要求 。

AperEgo实现全传感器硬件同步，同步精度＜200μs，并将四目视觉、200/500Hz以上IMU和多路音频统一纳入同步采集，配合微秒级硬件时间戳和高并发缓存，保障多模态数据在长时间连续采集中的时序一致性。

AperWristCAM则进一步记录“人手如何行动”。通过腕部相机补充近距离手部视角，与AperEgo形成“人眼 + 人手”的全维度采集组合，从环境理解延伸到手部动作与物体交互，为机器人动作复刻、VLA训练以及多模态数据集生产提供更完整的数据输入。

AperData硬件产品矩阵以多视角、多模态、高同步的硬件体系，让真实世界中的“看”与“做”都能够被完整记录，满足具身智能本体、灵巧手、VLA/世界模型训练等领域多元化的数据需求。

AperOS：生命周期全流程数据闭环

AperOS数据平台解决的核心问题是：建立一套标准化的闭环流程， 项目管理、任务下发、现场采集、数据上传、预处理、质检标注、解算、评测和数据集交付串联起来，形成覆盖数据生产全流程闭环。通过云边协同，采集端负责设备连接、任务执行和现场检查，云端负责数据治理与后续处理，减少不同系统之间的数据搬运和人工衔接，让采集数据真正成为数据资产。

传统数据采集往往是“先采集、后处理”：数据完成采集后统一上传云端，再进行质量检查和数据清洗，才能发现哪些数据真正有效。对于动作没有完成、采集过程被打断，或尚未进入正式采集状态的无效片段，也往往会被一并上传，直到后处理阶段才能被识别和剔除。一旦发现问题，不仅需要重新采集，还会产生额外的网络传输、存储和云端处理成本。

AperOS将这一过程前移到采集端。除了对清晰度、曝光、丢帧率、多通道同步等质量指标进行即时检查，还能够对采集过程进行前处理和数据清洗，识别并剔除无效采集片段，将真正有价值的数据保留下来；对于存在问题的正式采集，则可以在现场及时发现、及时重采。一段30秒的采集，如果真正有效的只有10秒，AperOS可以在端侧直接完成无效部分的筛除，再将有效数据上传。这意味着数据不是“全部采回来再清洗”，而是从源头开始减少无效数据进入后续链路。

这种端侧处理进一步改变了数据生产的成本结构：减少无效数据上传，可以降低网络带宽和云端存储压力；减少进入云端的数据量，也意味着后续数据解算、处理所需的算力同步下降。在此基础上，AperOS再通过统一的数据接入、时间对齐、标准化、高精度解算和全链路追踪，将清洗后的有效数据持续转化为可训练的数据资产，让每一次采集、每一次传输和每一次算力投入都更多用于真正有价值的数据。

面向2030，从基础建设走向全球网络

在发布会中，还公布了AperData面向2030年的五年产品能力路线图。

未来五年，AperData将围绕软件与硬件协同演进，持续完善具身智能数据生产基础能力。2026年，软件侧建立基础数据标注与质检工具链，硬件侧完成头戴式数采套件首代量产；2027年，软件向视觉、力觉、姿态等多模态数据融合平台演进，硬件扩展至全身多模态数采服；2028年，软件进一步发展AI自动标注与场景生成引擎，硬件走向轻量化、无线化采集设备；2029年，软件构建仿真增强数据闭环（Real2Sim2Real），硬件推出高精度灵巧手采集终端；到2030年，AperData将进一步形成全自动数据工厂、具身基础模型数据引擎、开放数据生态API和端到端质量评估体系，同时构建低成本终端、全球分布式采集网络、多形态本体适配套件和规模化量产供应链，从一套数据生产系统，到面向具身智能的开放数据基础设施，让真实世界持续成为机器人学习和进化的数据来源。

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AING硬迹

AING，取自“AI+ING”的缩写，中文谐音“硬迹”，寓意着“人工智能正当其时”，致力于追寻硬科技发展的足迹，不断探索人工智能与智能硬件的深度融合。

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