随着具身智能从实验室验证阶段迈向真实世界应用阶段，机器人能力的竞争正在发生本质变化，不再局限于模型结构本身，而是转向真实世界数据的持续供给能力。
在真实物理环境中，光照变化、物体遮挡、材质差异与操作路径不确定性不断叠加，使得传统基于标准化实验室的数据体系逐渐失效。模型在受控环境中表现稳定，但在开放世界中的泛化能力仍面临显著挑战。
需求与核心挑战
某聚焦世界模型训练的具身智能企业需要在非结构化真实环境中，基于UMI与第一人称视角采集范式，获取能够反映真实物理交互过程的多模态数据，以支撑其世界模型训练与具身智能能力体系构建。
在此基础上，客户对数据体系提出三方面核心要求。覆盖多场景、多任务与多交互方式的真实世界数据输入能力；具备可持续扩展的高质量数据供给能力；以及能够支撑模型在复杂物理环境中的长期迭代与优化。
同时，在实际推进过程中，真实世界数据规模化构建面临多重挑战。一方面，实验室数据与真实场景之间存在明显断层，难以覆盖长尾复杂环境；另一方面，多模态数据需要在高频交互中实现毫秒级时间对齐，对系统工程能力要求较高；此外，数据生产仍以项目制为主，缺乏统一标准与工程化SOP，导致采集、标注与质检流程割裂，难以形成规模化能力。
系统重构具身智能数据体系
围绕客户需求，海天瑞声从底层能力出发，对具身智能数据采集与生产体系进行了系统性重构，以支撑多场景、多任务与多交互方式下的高质量数据持续供给。
在场景层面，通过在多地部署分布式采集节点，将数据采集从单一实验室扩展至家居、办公、商超及工业等真实物理环境，并引入自然光照变化、物体多样性与真实交互行为，使数据逐步走向真实世界分布。
在采集体系层面，支持UMI通用操作接口、第一人称视角采集及遥操作机器人示范三类范式，实现从低成本规模化采集到高精度复杂操作数据的全链路能力。
在工程能力层面，通过自研一体化数据管理平台，将任务调度、采集执行、跨模态对齐、标注处理与数据交付纳入同一体系，实现多源数据的一致性管理与同步处理。
在质量体系层面，通过自动化核查、人工审核与反馈闭环相结合的多层机制，实现对时间同步精度与数据一致性的系统性控制。
在规模化交付层面，依托标准化SOP与分布式资源网络，实现数据采集能力的线性扩展，支撑从试点到规模化量产的平滑演进。
项目进入规模化运行阶段后，验证结果逐步显现。支撑客户实现月均5万小时以上高质量有效数据的稳定供给能力，并验证了UMI及第一人称视角数据在真实复杂环境中的规模化采集可行性。更重要的是，通过这一体系化能力建设，真实世界数据采集从高度定制化工程任务，逐步演进为可标准化、可复制、可持续运行的数据生产机制。
具身智能正在进入以“真实世界数据”为核心驱动的新阶段。在这一过程中，数据不再只是模型训练的输入，而正在成为决定智能体能力边界的基础设施能力。海天瑞声通过工业级数据采集与工程化生产体系，将复杂、非结构化的真实世界交互过程，转化为可规模化供给的数据能力，为具身智能模型提供长期稳定的数据基础支撑。
