文章摘要
【关 键 词】 具身智能、数据采集、模型训练、UMI设备、实时评估
RoboPocket是一款由具身智能创企穹彻智能开发的便携式数据采集系统，通过手机和夹爪组合实现随时随地采集具身智能数据。采出的数据质量高，已在模型训练中验证效果，显著提升了模型在多步连续任务中的稳定性、鲁棒性和泛化能力。与传统UMI设备相比，RoboPocket不仅更轻便，还创新性地将模型需求前置到采集环节，通过实时评估数据价值、即时引导采集行为，确保每一段数据都能有效服务于模型训练。
具身智能领域长期面临数据采集的瓶颈。尽管规模化数据采集厂能提供大量数据，但预设场景下的标准化操作导致数据多样性不足，训练效率出现边际递减。UMI设备的出现虽解决了场地限制问题，但采集自由度的提升又带来了质量控制难题。RoboPocket通过内置“数据价值中枢系统”破解了这一困局，在采集过程中实时完成三项关键任务：评估数据有效性、引导采集者操作、动态调度优先级任务。这种机制使数据从源头就与模型需求对齐，减少了后处理压力。
穹彻智能团队凭借对具身模型的深刻理解，设计了这套系统。实际应用中，RoboPocket采集的数据显著提升了模型在复杂环境下的表现，如双臂协同作业和长序列操作稳定性。模型不仅能应对光照变化和物体遮挡，还能适应任务顺序调整等不确定性。这标志着数据采集从单纯堆量转向精准匹配模型能力缺口的新阶段。
从行业发展来看，RoboPocket代表了数据采集范式的重大变革。它将专业采集设备转化为社会化工具，使普通人也能参与高质量数据生产，同时通过智能调度维持采集行为的专业性。这种创新不仅解决了当前数据质量与规模的矛盾，更可能重塑未来具身模型的竞争格局。真正决定模型能力的，将是谁能更早建立数据采集与训练目标的深度闭环。随着技术演进，具身智能领域正从工具竞争迈向体系竞争，而RoboPocket在这一转变中扮演了关键角色。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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