人类双手，正在成为具身智能最大的数据入口

章鱼动力以 Bio2Robot 为理念内核，分层构建 DexUMI × EgoBio × Ego 三大采集路径，覆盖全模态、高精度、大规模与零干扰采集，打通从人类操作到机器人智能的数据链路。

谁在产生具身智能需要的数据？

大语言模型和视频生成模型的成功，是建立在人类历史上沉淀下来的文字、图像和视频数据之上的。

具身智能要让机器人在物理世界中完成认知推理、动作策略和操作执行，需要的是持续发生的全模态物理交互数据，但这类数据从未被系统地采集过。

世界上，最大规模的本体是人本身，人类的双手每天都在持续生成规模最大、分布最广、操作最自然的物理交互数据。章鱼动力的目标，是建立一套系统，把人类产生的“碳基”操作信号，转变为“硅基”机器人数据。

现阶段的具身数据的采集存在诸多挑战

全模态：不仅要获取视觉，还要获取手部位姿、全掌接触状态与力分布。

高精度：真正有价值的是高保真、高质量的数据。

大规模：覆盖海量真实任务、场景，支撑基础模型训练。

零干扰：不改变人的自然操作方式，采集人的原生行为。

章鱼动力 (SynapX) 以 DexUMI 守住数据精度下限，Ego-Centric 打开数据规模上限，EgoBio 突破模态缺失瓶颈。

守住全模态精度下限，提升规模化与模态维度上限

SYNData 的核心，不是继续堆叠更多传感器，而是基于 Bio2Robot 的机制，用 AI 模型，把人类生物学信号转化为机器人可学习的数据。

基于算法与硬件的协同优化，章鱼动力的 SYNData 形成了三套数采方案。

SYNData-DexUMI： 10 倍规模化

采集头部视觉、手部位姿、全掌接触状态和力分布以及肌电信号。

让视觉、位姿、力触和肌电在同一时间轴、同一任务中对齐。

SYNData-EgoBio： 1000 倍规模化

不依赖外骨骼，双手保持裸露与自由。采集 Ego 视觉和肌电信号，并利用 Bio2Robot 机制，通过 AI 模型计算得到手部位姿、接触状态和接触力分布。让原本只能在专业采集设备中获得的全模态数据，可以通过日常佩戴的形式零干扰、规模化获取。

SYNData-Ego：1000 倍规模化

最轻量化的采集形态，用最低成本采集最大规模的操作数据。捕捉人手如何触达、物体如何操作、环境如何变化的视觉数据。

章鱼动力 SynapX 三大核心硬件模块发布

头部 Ego：采集第一视角视觉数据

采用四目视觉布局，由前视双目鱼眼和左右两侧鱼眼组成。左右鱼眼负责补足侧向视野；前视双目，基于章鱼动力深厚的 AI 双目技术积累，可实现高精度深度估计。

肌电（EMG）手环：采集原生生物信号数据

EMG 是 Bio2Robot 的核心输入之一，它与视觉共同作为 AI 模型的输入，使得在遮挡场景下仍能恢复手部位姿与接触力分布，从而实现全模态人手操作数据的生成。采用前臂双侧佩戴，采集多通道高分辨率肌电信号。

仿生外骨骼数据手套：采集全模态高保真数据

五指仿生外骨骼数据手套实现高精度位姿、全掌接触力和近距视觉的采集。覆盖指尖、指腹、掌心、掌根等关键接触区域。腕部下方集成鱼眼摄像头，补足近距视野盲区和操作细节。

世界上，最大规模的本体是人本身

章鱼动力（SynapX）认为：人类的双手，是世界上最大规模的物理操作数据源。

SYNData 要做的，是把这些天然存在的人类数据，通过 Bio2Robot 机制，转化为机器人可持续学习的全模态数据。肌电只是 Bio2Robot 独特创新的起点，未来会有更多生物学信号被纳入，进一步突破性能上限。

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