一套动作数据，如何成为所有人形机器人的「通用语言」？

当Optimus、Figure AI、宇树、智元、乐聚的人形机器人学会抓取、握持、手势交互，我们仿佛看到了真正通用机器人的曙光。然而，在这条通往未来的路上，企业间一道隐形的“生态高墙”正在筑起。

以灵巧手为例，作为机器人与物理世界交互的核心执行器，其技术突破直接决定具身智能的应用边界，然而当前市场上百余家灵巧手企业大多“各立标准”，每套动作数据都困在品牌的“数据孤岛”中，成为行业规模化落地的最大阻碍。

▍打造人体动作数据的通用语言

近日，机器人大讲堂注意到，有一家中国AI企业，试图用一把“通用化”的钥匙打开企业间这扇紧闭的门。最新展示的视频显示，操作员穿戴动作捕捉设备，其动作可被实时、无延迟地复刻到多台灵巧手上，实现一套系统，泛化控制，而且整体表现异常丝滑。

▲穿戴动作捕捉设备，动作可被实时、无延迟地复刻到多台灵巧手上，实现一套系统，泛化控制

据悉，这项展示背后，主要是这家名为【灏存科技】的公司提出了一种“运动数据通用化”的破局思路，他们构建起一种从数据采集到跨品牌适配的全栈技术体系，从而做到了让同一套人体动作，可以无障碍驱动不同品牌的灵巧手，为破解人形机器人产业规模化落地难题提供了关键解法。

在灏存科技看来，要打破数据壁垒，行业很难统一所有灵巧手的硬件，这种做法既不现实，还会限制技术多样性。他们目前验证可行的思路是：以人类手部运动规律为基础，把人体动作转化为机器人能理解的标准化数据，实现“一次采集，多端使用”。

他们这套思路落地成本也并不高，因为核心难点是打造一种动作数据适配系统，而非追求硬件统一，只需通过先把采集到的人体动作数据，解耦成不依赖具体硬件的通用运动参数，比如手部21个关键关节的旋转角度、动作意图等，再根据系统中预设的不同品牌灵巧手关节行程、力度范围等硬件信息，自动完成运动映射和参数调整即可。

简单来说，这个系统就像“数据格式转换器”，不用为每个品牌单独开发接口，就能让动作数据精准适配不同灵巧手。

▲一次采集，多端适配

▍“诸侯割据”带来的产业难题

灏存科技这种方式的核心价值在于，它不试图改变各企业的硬件技术路线，却希望通过把人类手部运动的规律，转化为全行业能共用的资源，解决数据孤岛问题，让开发者不用再做重复的底层适配，可把精力放在上层算法优化和场景应用创新上，从而降低研发成本，加快产品落地速度。

因为人形机器人等具身智能要走进车间、医院、家庭等真实场景，离不开灵巧手的精准协作。但行业普遍面临的数据困境，正让研发与落地陷入低效循环，这已成为行业共识。究其原因，难点其一在于硬件参数碎片化导致数据“水土不服”。

类似此前手机行业大战，由于硬件并未收敛，不同品牌机器人与灵巧手的关节自由度、扭矩输出、运动范围差异显著，传统动捕设备采集的人体动作数据，因未与硬件参数深度耦合，映射到机器人时要么动作僵硬、抓取无力，要么超出硬件极限引发机械损坏，难以满足真实场景的精细操作需求。

▲通过穿戴型肢体动作设别设备，进行远程遥操作与训练，控制手部1:1还原人类动作

其二，控制协议封闭引发的“重复造轮子”。因为主流机器人与灵巧手企业多采用私有自研协议，如同“各说各的方言”，缺乏统一标准。研究者换一款机器人、企业换一个品牌的灵巧手，都需重新开发数据转换接口与驱动层，据行业测算，单款灵巧手的完整适配周期长达1-3个月，大量研发资源被消耗在底层同质化工作中。

其三则是采集场景受限导致泛化数据“源头枯竭”。高质量动作数据需依托多样化真实场景，但传统光学动捕系统依赖固定摄像头阵列、复杂场地校准，且对光线敏感、易受遮挡，只能局限在实验室环境。工业车间的嘈杂、户外救援的复杂地形、家庭的非结构化空间都难以覆盖，数据多样性不足，无法支撑通用模型的训练。

其四是个体差异导致数据“千人千面”。因为人类操作员的手型尺寸、关节灵活度、运动习惯各不相同，直接采集的原始数据若未经标准化处理，映射到机器人与灵巧手时会出现骨骼尺寸与运动模式错位，导致控制效果怪异，从源头切断了数据跨场景复用的可能。

▲灏存科技人形机器人运动神经中枢系统

▍通用数据的三大方法论

为了解决这些问题，灏存科技考虑到了三方面的行业细节。

首先，从实验室到真实场景实现高精度数据采集，同时保障数据质量，就需要突破场景限制，而且设备需要有“抗干扰、光线不敏感、便携穿戴”特性，能将数据采集从固定实验室搬到工业车间、家庭场景、户外模拟环境，才能确保采集的数据能覆盖真实任务需求。在这个过程中，还需要实现源头数据净化，让智能算法能实时校验并剔除信号干扰、异常动作产生的无效数据，避免垃圾数据导致模型训练偏差，确保传入后端的每一条数据都满足高精度、高可用性。

其次是绕开各品牌协议壁垒。灏存科技因此考虑到，可以搭建一种人体-机器人运动控制算法，能先将采集的人体动作解算为抽象通用运动参数，并让系统自动硬件适配，基于系统内预置不同品牌灵巧手的硬件画像，算法可以根据画像自动完成运动映射+参数调整，而无需为每个品牌开发专用接口，同时支持导入URDF模型文件或厂商协议栈，降低合作企业的适配成本。据悉，灏存科技这套系统，已经能让通用数据精准适配灵心巧手LinkerHand、傲意ROHand、强脑科技Revo、因时RH系列、灵巧智能DexHand‌等主流灵巧手。

▲运动神经中枢界面可实时呈现灵巧手与真人手的动作映射及关节角度等核心数据

最后是如何基于毫秒级实时控制，保障数据落地可靠性，适配高要求场景。目前，灏存科这套系统，设备端到端传输延迟进入毫秒级，这就确保了人体动作与灵巧手执行同步响应，在工业装配、医疗辅助等场景中，避免因动作滞后导致任务失败。同时，这套系统还支持多设备协同，例如实现全身动捕+数据手套联动，能在物流搬运的弯腰-伸手-抓取-起身动作中，全身动捕采集躯干、四肢数据，手套采集手部精细指令，实时融合后转化为机器人基座+机械臂+灵巧手的异构协同指令，拓展复杂任务的应用边界。

为了解决三大难题，硬件是理念落地的“基石”，灏存科技进而打造了两款核心设备，解决“数据从哪来、怎么采”的问题。例如MOTCAP G6s数据手套聚焦手部精细动作的精准采集，其具备低延迟同步和即穿即用特点，能自适应不同手型，无需繁琐个人校准，且支持全无线连接，戴上手套后，设备能捕捉手指极细微动作，确保数据能覆盖不同灵巧手的“最小动作单位”，避免数据粗糙导致执行偏差。

▲硬件产品——人机交互平台硬件体系

又例如MOTCAP M11全身便携式动捕系统，则摆脱传统光学动捕对“固定摄像头、专业团队”的依赖支撑“全身协同动作”的数据采集，其可适配不同身材操作员，大幅降低“大规模、多场景”数据采集的成本和复杂度，原生支持Windows、Ubuntu系统，能与ROS（机器人操作系统）、MuJoCo（仿真平台）无缝对接，还提供SDK供第三方系统接入，确保数据能在“采集-研发-仿真”全流程中无障碍流通。

▲MOTCAP G6s数据手套

▍先驱者的实践与“数据孤岛”的隐忧

人形机器人的终极使命，是进入我们复杂且非结构化的真实世界，运用各类工具替代或辅助人类完成对手眼协调能力要求极高的精细任务。在这一过程中，灵巧手作为机器人与物理环境交互的终极执行器，其操控的精准度、流畅度与智能水平，直接决定了人形机器人的应用广度与商业潜力。从拧紧一颗螺丝到辅助完成外科手术，实现价值落地的“最后一厘米”，关键往往就在于那双灵巧的“手”。

然而，在探讨灵巧手技术挑战的同时，我们也注意到全球人形机器人领域的先驱——如特斯拉的“擎天柱”（Optimus）与Figure AI等——正以惊人速度推动技术落地，却也隐约暴露出新型“数据孤岛”的形成趋势。

特斯拉展示了一条通过垂直整合与数据规模构建通用性的路径。其Optimus灵巧手的控制，高度依赖强大的端到端神经网络，能够直接处理视觉和关节位置数据，并输出扭矩指令。这套系统本质上构成了一套高度复杂的“内部通用语言”，在特斯拉的软硬件闭环内，动作数据可无缝从“大脑”传至“指尖”。然而，特斯拉的独特策略在于试图将其灵巧手等硬件打造为行业事实标准。一旦开发者普遍基于Optimus硬件进行开发，特斯拉定义的内部协议便可能成为行业通用的“方言”，本质上是以硬件统一带动数据统一。

相比之下，Figure 的演示则更多体现出对语义层面通用性的追求。其理想状态是，只要能用自然语言描述的任务，机器人都能通过模型“理解”并尝试执行，从而在一定程度上摆脱对特定硬件底层编程的依赖。例如，机器人可以理解“给我吃的”这类高级指令，并自主规划抓取盘子的动作序列。在此路径中，“通用语言”不再是固定的动作数据，而是由大模型生成的、具备泛化能力的行为逻辑。Figure 试图训练一个“行为基础模型”，使其能根据不同场景与硬件约束生成适配的控制指令。

全球机器人先驱的实践已充分证明，“数据驱动”是通向通用机器人的必经之路。然而，它们各自的技术闭环也预示着未来可能面临“巨头割据”的隐患。在此背景下，灏存科技等企业正尝试探索一条更低成本、更通用且开放的数据解决方案。

随着通用动作数据技术的不断成熟，未来驱动机器人的或许不再是彼此孤立的控制代码，而是源于人类运动规律、经AI优化的标准化动作数据——这也有望成为推动人形机器人行业迈入大规模应用的关键。