居家Ego数据采集：具身智能的“真实燃料”

在居家日常场景中，我们的采集服务全面覆盖了家庭环境下的核心操作与物品管理行为。无论是厨具清洗、地面清扫、衣物收纳折叠，还是冰箱物品整理归位、台面擦拭、食物加热以及绿植养护，采集人员都会佩戴轻量化设备，在自然状态下完成这些日常动作。设备同步输出RGB视频、IMU传感等多模态数据，确保视频画面、位姿信息、标定参数及时间戳在时序上精准对齐，真实还原人类在家庭空间中的操作逻辑。

为了灵活适配不同的居家采集环境，我们设计了双模式采集控制方案。在无网络或单人作业的场景下，采集人员可通过设备本体的物理控制键一键启停，伴随提示音即可完成操作；而在需要集中监控的场景中，同一局域网下的PC或移动端Web页面可实现远程控制与实时画面查看。同时，采集人员会严格按照预设的结构化任务卡执行规定动作，从动作规范、场景覆盖和数据分布三个维度降低人为偏差，确保现场执行精准可控。

从原始素材到高质量训练数据，离不开专业的清洗与标注服务。在影像预处理阶段，会执行相机轨迹重建解算及视频图像畸变矫正，并对视频中的人脸进行打码处理以保障隐私合规，同时基于采集环境进行3D点云重建，还原真实的空间结构。在精细化标注环节，采用“AI预标注+人工协同修正”的模式，不仅针对骨骼关键点和手部动作进行3D位姿标注，还会完成动作分类及行为语义的深度标注，赋予数据明确的逻辑含义。经过多轮次的质量检查与复核，所有数据都会根据客户特定的模型训练方式进行定制化适配。

在最终的数据交付阶段，输出经过严格清洗和标注的标准化数据集，支持AVI、CSV、JSON等多种主流格式。数据结构直接适配主流深度学习训练框架，大幅减少二次开发成本，加速模型上线。

从初期的需求沟通、方案定制，到真实场景搭建、标准化数据采集，再到后期的清洗标注与交付，虚拟动力提供全链路的定制化服务。通过这套标准化的数据生产流程，致力于将真实的居家日常转化为具身智能算法成长的优质燃料，推动机器人在复杂家庭场景中的落地应用。