青瞳视觉为具身智能打造“可采集、可训练、可验证”的数据底座

从学习一个动作，到稳定完成一项真实任务，机器人需要高质量数据的持续供给、训练与验证的有效衔接，以及执行反馈带来的不断改进。

围绕这一过程，青瞳视觉以光学动作捕捉与多模态感知为基础，打造RoboDecode 机器人全生命周期平台，构建“采、融、集、映、训、控、测”七大模块，覆盖从真实世界数据采集、训练数据处理、数据集构建，到动作重定向、具身训练学习、遥操作控制、运动测评与质量验证的完整闭环，为机器人从研发调优到量产交付、返厂维修和运维验证提供持续支撑。

01

从真实世界出发，建立可训练、可复用的数据资产

机器人学习真实任务，需要完整记录人与环境交互的过程。一次动作，需要在真实场景中同步采集动作、视频、触觉、物体及环境等多模态数据，并完成同步对齐、可视化、清洗标注与训练格式转换，最终整理成可交付、可训练、可复用的数据资产。围绕这一过程，RoboDecode 以“采、融、集”三个模块连接数据获取、处理管理与资产交付，帮助企业和科研机构将真实世界的多模态信息，转化为可持续积累和使用的具身智能数据资源。

采｜Project Decode 多模态数据采集系统：具身智能数据生产基础设施

融｜DataDecode 训练数据处理与管理平台：多模态数据中台

集｜MotionDecode 多模态训练数据集：可交付、可训练、可复用的具身智能数据资产

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连接人体经验与机器人本体，支撑学习、控制和真机交互

人体与机器人在身体比例、关节自由度和运动范围上存在差异。将人类动作应用于机器人，需要结合目标本体的结构与运动约束进行重定向，再通过仿真训练开展动作学习。与此同时，真人遥操作能够支持实时示教与交互，并将操作过程中的数据回流至后续训练。围绕这一链路，RoboDecode 以“映、训、控”三个模块承接本体适配、能力学习与实时交互，让人类运动经验进入机器人开发流程，并在真机实践中持续积累训练素材。 

映｜MotionRetargeting 动作重定向模块：承担人体动作与机器人动作之间的转换。

训｜RoboTrain 机器人具身训练平台：让机器人从“有数据”走向“会动作、会执行”

控｜RoboTeleop 机器人遥操作平台：真人实时控制机器人，同时反向沉淀数据

03

以运动测评贯穿全生命周期，让每次迭代都有验证依据

机器人从研发走向交付与应用，需要持续检验动作的准确性、稳定性和一致性。算法更新是否改善了表现，出厂设备是否达到要求，维修后是否恢复了性能，都需要客观的测量依据。RoboDecode 以“测”模块连接运动测量、表现分析与质量验证，将真实执行结果反馈至研发流程，形成“训练—评测—反馈优化”的闭环，为模型迭代与数据优化提供依据。

测｜RoboEval 机器人运动测评平台：验证机器人动作一致性、稳定性和 sim-to-real 差异

▎关于青瞳视觉 

上海青瞳视觉科技有限公司（CHINGMU）创立于2015年，是国内率先实现光学动捕全栈自研（算法-硬件-软件）的高精尖技术企业，以计算机视觉与人工智能技术为核心，构建了完整的3D智能感知与人机交互技术体系，核心技术自主化率高达100%。公司已与宇树科技、智元机器人、银河通用、清华大学、中科院等全球1000余家顶尖机构建立深度合作，共同开展数据采集、性能评测、灵巧手、遥操作等前沿研究，赢得客户广泛信赖，稳居全球动作捕捉市场领导者地位。目前，青瞳视觉的产品与服务已在亚洲、欧洲及美洲广泛落地，形成覆盖全球的服务与合作生态。

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