繼完成虛擬仿真數據的應用部署，拓斯達再度補齊真機數據採集這一關鍵能力。這套真機多模態數采體系，是拓斯達“場景+機器人+數據+AI模型”的核心一環，打通硬體終端到智能演算法之間的數據斷層，構建起現場作業、設備運行、數據沉澱、智能迭代的完整業務鏈路。

真機多模態數采體系以拓斯達自研高精度多模態數采夾爪為核心，搭建起從真機採集到模型迭代的一體化數采平臺。自研數采夾爪通用性強，無需機器人關節映射即可適配各類機型，輕量化改造便能投入產線使用。設備融合視覺慣性與高頻傳感方案，實現六自由度高精度位姿跟蹤，常規工況定位平均誤差≤0.25%；同步收錄視覺畫面、運動軌跡、末端姿態、夾爪動作等多維資訊，相容單手、雙手複雜工序示教，以採集沉澱一線生產數據並反哺模型迭代，讓機器人真正“懂工藝、會幹活”。

一體化數采平臺，覆蓋人工示教數采、數據處理、模型訓練、機器人部署和回饋迭代的具身智能數據閉環五大階段，有效破解傳統機器人適配性不足、採集精度有限、場景泛化能力薄弱等行業痛點，為工業具身智能的規模化落地築牢數據底座。

人工示教與多模態採集

沉澱高質量數據樣本

第一階段，操作者通過數采夾爪完成抓取、搬運、裝配等工業任務示教，系統同步記錄全維度操作與任務資訊，完整留存人工實操邏輯與細節，生成貼合工業現場的高質量作業樣本，讓機器人“懂工藝”。

數據處理與標準化

提升數據處理效率和管理水準

第二階段，數據採集完成後，系統對腕部圖像、運動位姿和夾爪狀態等多源數據進行整理、時間對齊與格式標準化，並統一封裝為訓練數據集。同時提供可視化審閱工具，支持人工查看、備註及可用性標記，為模型訓練與後續迭代提供規範的數據輸入。並將逐步完善自動化數據清洗、品質檢測、分類歸檔及版本管理能力，進一步提升數據處理效率和管理水準。

模型訓練與能力評估

提升機器人泛化能力

第三階段，基於標準化數據集開展機器人操作策略訓練，使模型學習從視覺觀察和任務指令到末端運動及夾爪動作的映射關係，並通過訓練驗證、效果評估和數據補充持續優化模型能力。

機器人真機部署

實現智能作業

第四階段，訓練完成的高精度策略模型可快速接入各類機器人控制系統，依託即時視覺感知、機器人運行狀態與作業任務指令自主輸出精准執行動作，穩定實現抓取、搬運、裝配等典型工業任務的無人化自主執行，讓機器人在真實工廠“會幹活”。

真機測評與數據回流

反哺模型升級

第五階段，平臺全程記錄機器人真機作業過程與效果，針對異常、失敗場景精准歸因，將優質增量數據回流至採集與訓練環節，持續迭代優化模型作業精度與適配能力，形成自優化數據閉環。

至此，拓斯達構建起「人工示教與採集—數據處理與標準化—模型訓練—真機部署—回饋優化」的全流程數據閉環，高效構建高質量工業數據集，不斷拓寬具身智能應用邊界，讓具身智能機器人更適配生產工藝、更擅長實景作業，助力製造業智能化、無人化轉型升級。