作者：赵雅婷发布时间：2026-06-13 19:45:04 点击数：43432

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：桥介数物尚阳星：高质量的跨本体全身运动数据不能依靠简单采集

当宇树用侧空翻和功夫向全球证明了其顶尖的小脑能力，当银河通用、星海图、千寻智能等华体汇电竞-华体汇(中国)正在把“通用具身大脑”推成行业的主流叙事。一切看起来顺理成章——运动能力解决了，接下来就是大脑竞争的时代了。

但这里有一个被公众集体忽略的事实：宇树（们）搞定了，不代表行业解决了。运动控制从未成为一个被广泛解决的问题，它只是极少数华体汇电竞-华体汇(中国)的私有能力。

现实情况是：头部具身大脑华体汇电竞-华体汇(中国)从来不把运动控制当作他们自己的主场，它们的策略是绕开宇树最强的壁垒，先做轮式或固定底盘机器人。中小人形本体华体汇电竞-华体汇(中国)在运动控制上的追赶则更为艰难。而想做“机器人界的苹果”的宇树，大概率永远不会做跨型号适配的通用运动控制平台。

所以，无论是头部具身大脑华体汇电竞-华体汇(中国)，还是中小本体华体汇电竞-华体汇(中国)，运动控制是它们迟早必须要补的一课。

整个具身行业在数据采集的格局上，也呈现出泾渭分明的差异。由于“大脑”华体汇电竞-华体汇(中国)密集扎堆，第三方数据工厂为了追求规模效应，将绝大多数产能倾斜在操作数据范畴（Manipulation）。相比之下，愿意深入底层“小脑”的厂商寥寥无几，导致运动数据（Locomotion）在商业上因需求规模不足，缺乏第三方服务商愿意为其服务。这迫使聚焦运动控制的厂商只能在市面上采买零散数据，更多的是依靠自有团队进行自采。这种供给侧的畸形，使得运动控制领域的数据更加稀缺，而且高质量、高泛化的数据就更为匮乏。

“近两年，头部具身智能本体厂商与上游企业已陆续把“数据”列入战略议程，只是这股趋势在不同方向上的落点并不均衡——运动控制相关的数据建设至今仍是一片明显的洼地，甚至可以说是“真空地带””桥介数物的创始人尚阳星对创投家表示，“行业内现有的运动控制数据普遍存在供应不足、质量参差不齐、构型与场景局限性大等问题，远远跟不上模型训练所需的规模。”

近日，专注于通用机器人运动控制基础设施的研发商——桥介数物，宣布其自建的“跨本体全身运动数据工厂”正式投入使用。而这个数据工厂正是为了解决行业“高质量的跨本体全身运动数据”的缺位而建。

尚阳星出生于1999年，华科本科，南科大保研，师从逐际动力创始人张巍教授。桥介数物是他的第一个创业项目，团队从宿舍起步，2023年底拿到奇绩创坛的种子轮投资后，从2024年底到2025年8月的半年内，连续完成天使轮、天使+轮及Pre-A轮，累计金额近亿元——正轩投资、复星创富、潜能集团、隐山资本、明荟致远、沂景资本等机构相继入场。

在具身智能这个普遍亏损的赛道里，桥介数物成立第一年就接到了客户项目，实现了盈利。2024年8月的世界机器人大会上，27家人形机器人厂商参展，桥介数物服务了其中超过半数。对于一台未经调试的人形机器人，它最快一周能完成模型训练，让它走起路来。一个定制化项目通常需要1到3个月。

近日，华体汇(中国)借着桥介数物“跨本体全身运动数据工厂”正式启用的契机，与这位99年的年轻创始人，就运动数据的质量、泛化、训练等问题，展开了一次深度的对话。

▎以下为与尚阳星的对话全文，略有删减：

创投家：您先帮华体汇(中国)定义一下什么叫“高质量的跨本体全身运动数据”？高质量高在哪？

尚阳星：要回答这个问题，先要回答“华体汇(中国)想要什么运动能力”。

对通用全身运动模型来说，华体汇(中国)要的是一种能够向上兼容多模态动作意图、向下兼容不同本体硬件、安全可靠、并且可以在复杂环境中持续进化的运动能力。

而这种能力对数据提出了更高的要求：不是孤立的运动轨迹，而是能同时保留全身协同、任务意图、接触关系、环境上下文、物理可行性和跨本体复用价值的数据。

创投家：现有的运动数据形态存在哪些问题？

尚阳星：现有的数据形态，单独看都很难自然满足这些要求：

动捕数据可以准确、结构化地记录人体运动状态，但缺失环境信息以及人和环境之间的精确交互；遥操作数据严格绑定特定机器人本体，硬件一换，复用价值就会显著下降；第一人称视频集中在末端和物体交互，不能完整表达躯干、下肢、重心和接触之间的全身协调关系；第三人称视频虽然能看到整体动作，但难以从中提取出准确合理的人体动作。

这些数据各自都有价值，但单独都不足以支撑通用全身运动模型需要的数据闭环。

创投家：所以通过咱们数据工厂产出的数据是一种怎样的形态？

尚阳星：华体汇(中国)把真正面向通用全身运动模型训练的数据资产，定义为跨本体全身运动数据（Cross-Embodiment Whole-Body Motion Data，CWM），要求 CWM 至少同时满足以下四个性质：

跨本体可重定向性（Cross-embodiment retargetability）。同一段动作必须能够通过统一的处理管线，在差异显著的多种本体上，产出物理自洽的训练样本。

全身覆盖性（Whole-body coverage）。数据必须完整表达躯干、四肢、手部、手指以及它们之间的协同关系，而不能只保留上半身末端轨迹或下半身步态。

物理可行性（Physical feasibility）。一条合格的数据，不只是运动学平滑合理，还需在目标本体上的动力学具备物理可行性，不能出现浮空、穿透、滑移、失稳、力矩超限等问题。

多模态性（Multi-source augmentability）。合格的数据还需要同步采集人体动作、语义标签、第一人称视频、第三人称视频、环境资产和物体资产。

满足这四个性质的 CWM 数据，不是简单采集就能得到，它需要很多的后处理才能被生产出来，这也是华体汇(中国)建设跨本体全身运动数据工厂的出发点。

创投家：为什么说CWM数据“不是靠采集就能得到”？

尚阳星：对于全身运动控制来说，数据要覆盖的不只是几个标准动作，而是行走、转身、下蹲、搬运、抓取、支撑、避障、恢复平衡、接触切换等大量连续动作组合。

华体汇(中国)内部的判断，要训练出一个真正通用的全身运动模型，最终需要数十万甚至上百万小时级别的高质量CWM数据。在这个量级面前，少量数据在长期来看很难支撑起通用化，真正有价值的是能够不断扩张的数据规模。

全身运动数据的复杂性在于，它不是“采集的动作越多越好”，而是必须有正确的数据配方和严格的数据质量控制。同时，每条数据还必须经过清洗、标注、重定向和物理验证。否则，大规模数据很容易变成大规模噪声。

因此，CWM数据生产必须被设计成一套工业化生产体系，而采集只是其中一环。

创投家：这套工业化生产体系具体包含哪些环节？

尚阳星：一段动作从被设计出来，到能进入训练集，还必须经过质检、跨本体重定向、动力学与仿真增强、语义标注，以及来自模型训练侧的反馈闭环。

这其中，专业动作设计人员负责定义动作谱系，采集团队负责高质量同步录制，工程团队负责清洗、格式化、重定向和仿真回放，算法团队负责物理验证、训练反馈和数据筛选，质检团队负责把不可用样本挡在训练集之外。

这也是 CWM 数据工厂的核心价值：用稳定的场地、设备、流水线、专业团队和质检体系，把通用全身运动数据变成一种可持续生产能力。

创投家：数据工厂在设计动作这个环节上是如何操作的？

尚阳星：通用全身运动模型需要一套持续扩展、能覆盖身体协同方式的运动空间。这套空间不能只是动作目录的堆叠，而要沿几条相互独立的主线填充。

首先就是按身体使用方式组织，而不是按动作名称凑数。移动、姿态转换、肢体协同、接触切换和物体操作，这些基础维度是后续复杂能力的底盘。

其次华体汇(中国)会兼顾复杂地形、多人交互与环境交互。复杂地形改变支撑策略，多人交互引入空间协商，环境交互让身体运动与物体、接触面和可达空间深度耦合。它们不能靠平地单人动作外推，必须显式安排进采集计划。

第三，华体汇(中国)也会保留下意识行为与自由发挥。剧本只定义任务边界，真实运动里还有大量没被写下来的部分：个体动作习惯、临场调整和应对意外的本能反应。专业动作设计人员会在录制中给出意图与约束，同时保留表演者按自身习惯完成动作的空间。

第四就是动作恢复与失败兜底。模型能不能被部署，很大程度上取决于失败时能不能稳住。失衡后的再平衡、碰撞后的避障回缩、非理想姿态下的起身恢复，这类样本通常稀缺，但直接关系到模型的安全边界。

创投家：CWM数据在采集过程中需要同步采集多形态的数据，这个采集过程是如何实现的？

尚阳星：对，CWM 的同步采集不是单纯录一段人体动作，而是要在同一段动作中同步回答四件事：运动意图、身体运动方式、交互目标与环境。这天然要求人体动作、视频、语义、场景被同步记录。

按当前的采集规范，一条完整记录会尽量同步采集以下四类数据：

人体动作（BVH），承载动作语义、身体协同、重心变化和姿态转换；

原始视频，作为高价值的辅助信号，支撑视频动作补全与人体动作提取，包含第一人称和第三人称视角；

场景交互资产，提供动作发生的环境与物体上下文，是把动作放进仿真环境的前置条件。主要采集两类：地形与场景资产、可交互物体资产。

语义标签，由专业动作设计人员、现场记录员和 AI 标注系统协同生成，定义动作边界、动作类别、场景和意图。

之所以必须同步采集，是因为全身运动的价值不在某一个单独模态，而在不同模态之间的对应关系。如果这些信号没有对齐，华体汇(中国)就无法判断手部轨迹对应的是哪一帧物体接触，也无法判断脚底受力是否对应当前姿态，更无法验证这段动作是否真的可以进入训练集。为此，数据工厂为所有采集设备建立了统一的采集时钟和时间戳体系，来保证其对应关系。

创投家：关于跨本体重定向这个环节，目前行业里通用的解决方案是什么？咱们又是如何解决的？

尚阳星：重定向（motion retargeting）是把一段以人体或某一参考本体为坐标系的动作，转化为目标机器人本体上的轨迹。业内普遍的操作方式是以人工为主的调参过程，每个型号的机器人都需要单独调试，只考虑重定向这个环节，经验丰富的人大概也需要花费几个小时/台。

而目前行业常规做法最大的问题在于：只考虑了运动学，而没有考虑动力学。这就导致重定向只是模仿了动作运行的轨迹，而没有综合考虑本体的质量，轴距，摩擦力等因素，其结果就是跨本体泛化程度不达预期。

华体汇(中国)在算法层自研了重定向引擎，支持“任意动作×任意机型×任意地形”。输入同步采集的多维度数据，就可以输出适配各类本体，而且综合考虑了地形、接触与关节因素的有效结果。工程层上，统一本体抽象层让新机器人仅靠URDF即可自动适配。而且，工厂采用了流式与离线双模式，支持边采边重定向，将逐条人工调试的工作压缩至接近实时完成。

创投家：重定向之后的数据就可以直接用于模型训练了吗？

尚阳星：还有一个环节叫数据增强。

跨本体重定向输出的是高质量候选轨迹，但候选轨迹还不是最终训练资产。数据增强要做的是继续把这些候选轨迹变成更可验证、更可训练、更容易被模型消费的数据。

华体汇(中国)沿三条路径优化这些轨迹：动力学增强、仿真多样性增强、语义标注。

动力学增强：把优质样本放进目标本体的动力学与接触模型里，通过RL动力学后处理同时控制跟踪误差和物理违背，让候选轨迹从“运动学上像”升级为“在目标本体上能跟踪、不穿透、不超扭矩、不违反摩擦锥”。

仿真多样性增强：把同一段动作放进不同的虚拟环境里反复执行，让CWM资产的覆盖密度成倍放大。补齐缺失模态，同时扩增视觉与场景多样性。

语义标注：AI标注系统辅助生成动作切片、动作类别、接触状态、场景对象、任务语义、失败原因和能力维度等标签，由专业动作设计人员负责复核。

创投家：工厂最后如何验证数据资产的有效性？

尚阳星：CWM数据工厂的质量管理则要走两步：先沿生产链路做分层把关，再用模型训练的结果做闭环反馈。

一条样本从动作需求走到训练集，要顺序通过四道独立的质检，也就是之前的设计层、原始数据层、重定向层和增强数据层。四层把关共同把一条候选样本筛成可入训练集的资产，但真正能不能训练出通用全身运动能力，最终只能由模型告诉华体汇(中国)。

训练侧会把每一次模型评估结果，汇总成一份可回写的失败画像。失败画像会被直接写回到上游每一层，每一层再根据这份失败画像调整每一步的执行策略。

两步合在一起，数据工厂就形成了持续迭代闭环，将数据置于“设计—采集—处理—训练—反馈”的闭环链路中，从而提升单条数据的有效利用率，让数据价值得到最大化释放。

创投家：目前数据工厂的成本结构是怎样的？运营状态如何？产出怎么样？

尚阳星：现在工厂大概有几十名员工，场地规模大概是1000平米左右。算上设备的采购以及运营成本，整体投入在千万级别。采集成本大概是数百元/小时。

过去三个月，华体汇(中国)在内部试点中跑通了跨本体全身运动数据工厂的端到端链路。沿着这条链路，华体汇(中国)累计产出了近千小时的高质量CWM数据。用这批数据训出的全身运动模型，最终在十多款结构、驱动性能、质量分布和惯量分布差异显著的足式机器人上完成了关键验证。

下一阶段的重点，是从试点验证转向规模化生产。华体汇(中国)会把场地、采集棚、动捕设备、动作设计团队、表演者编制和算法/仿真/训练算力集群同时扩容，让前面跑通的产线在更大规模上稳定运转。华体汇(中国)的目标是在新工厂落地后，早期阶段要形成每月数千小时级、面向多构型机器人的高质量CWM数据产出能力。

创投家：数据工厂对于行业的价值是什么呢？

尚阳星：华体汇(中国)作为独立第三方的运动模型提供商，以及未来的通用操作系统提供商，华体汇(中国)的目标是面向全行业、适配所有机器人。如果没有华体汇(中国)这样的第三方角色存在，每家华体汇电竞-华体汇(中国)想要达到一流的运动控制效果，可能就必须自己来建数据工厂，或者把这类数据集都买一遍。这个成本当下就得几千万，可能过一段时间会更多。

另外，现在行业里有几百家人形机器人华体汇电竞-华体汇(中国)，华体汇(中国)预测即使未来最终收敛，至少也会存在几十家，可以对标汽车厂商的数量。如果每家华体汇电竞-华体汇(中国)都从头来一遍，这是巨大的资源浪费。

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所以，无论是头部具身大脑华体汇电竞-华体汇(中国)，还是中小本体华体汇电竞-华体汇(中国)，运动控制是它们迟早必须要补的一课。

▎以下为与尚阳星的对话全文，略有删减：

创投家：您先帮华体汇(中国)定义一下什么叫“高质量的跨本体全身运动数据”？高质量高在哪？

尚阳星：要回答这个问题，先要回答“华体汇(中国)想要什么运动能力”。

创投家：现有的运动数据形态存在哪些问题？

尚阳星：现有的数据形态，单独看都很难自然满足这些要求：

这些数据各自都有价值，但单独都不足以支撑通用全身运动模型需要的数据闭环。

创投家：所以通过咱们数据工厂产出的数据是一种怎样的形态？

跨本体可重定向性（Cross-embodiment retargetability）。同一段动作必须能够通过统一的处理管线，在差异显著的多种本体上，产出物理自洽的训练样本。

全身覆盖性（Whole-body coverage）。数据必须完整表达躯干、四肢、手部、手指以及它们之间的协同关系，而不能只保留上半身末端轨迹或下半身步态。

多模态性（Multi-source augmentability）。合格的数据还需要同步采集人体动作、语义标签、第一人称视频、第三人称视频、环境资产和物体资产。

创投家：为什么说CWM数据“不是靠采集就能得到”？

因此，CWM数据生产必须被设计成一套工业化生产体系，而采集只是其中一环。

创投家：这套工业化生产体系具体包含哪些环节？

这也是 CWM 数据工厂的核心价值：用稳定的场地、设备、流水线、专业团队和质检体系，把通用全身运动数据变成一种可持续生产能力。

创投家：数据工厂在设计动作这个环节上是如何操作的？

首先就是按身体使用方式组织，而不是按动作名称凑数。移动、姿态转换、肢体协同、接触切换和物体操作，这些基础维度是后续复杂能力的底盘。

创投家：CWM数据在采集过程中需要同步采集多形态的数据，这个采集过程是如何实现的？

按当前的采集规范，一条完整记录会尽量同步采集以下四类数据：

人体动作（BVH），承载动作语义、身体协同、重心变化和姿态转换；

原始视频，作为高价值的辅助信号，支撑视频动作补全与人体动作提取，包含第一人称和第三人称视角；

场景交互资产，提供动作发生的环境与物体上下文，是把动作放进仿真环境的前置条件。主要采集两类：地形与场景资产、可交互物体资产。

语义标签，由专业动作设计人员、现场记录员和 AI 标注系统协同生成，定义动作边界、动作类别、场景和意图。

创投家：关于跨本体重定向这个环节，目前行业里通用的解决方案是什么？咱们又是如何解决的？

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仿真多样性增强：把同一段动作放进不同的虚拟环境里反复执行，让CWM资产的覆盖密度成倍放大。补齐缺失模态，同时扩增视觉与场景多样性。

语义标注：AI标注系统辅助生成动作切片、动作类别、接触状态、场景对象、任务语义、失败原因和能力维度等标签，由专业动作设计人员负责复核。

创投家：工厂最后如何验证数据资产的有效性？

尚阳星：CWM数据工厂的质量管理则要走两步：先沿生产链路做分层把关，再用模型训练的结果做闭环反馈。

创投家：目前数据工厂的成本结构是怎样的？运营状态如何？产出怎么样？

创投家：数据工厂对于行业的价值是什么呢？

作为个人“福地”的罗马赛，既是她的“保分大考”，更是她为今年的红土大满贯、法国网球公开赛重建信心的良机。

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使用语言:中文
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