传统机械人依赖预设程式，运作模式僵化、部署成本偏高且缺乏泛化能力，难以适配复杂多变的真实场景。「香港科技大学–比亚迪具身智能联合实验室」研发的穿戴式人体行为数据采集系统，为机械人技术实战化落地迈出关键步伐。

扩展数据来源 提升学习效率

谭平教授介绍，该系统由科大（广州）的助理教授宋杰团队研发，整合头戴全景相机与惯性感测器，可完整记录人体姿态、空间移动轨迹及作业交互细节。设备轻便实用，可融入日常真实作业环境，将人类操作示范转化为高品质训练数据，有效解决业界机械人训练数据稀缺、感知与操作逻辑不完善的核心痛点。

他表示，今年实验室核心工作，是整合技术成果，打通「人类示范—机器人学习」完整技术闭环，搭建完善产业技术链。团队将穿戴式数据采集技术与人形机械人运动学习技术深度融合，建立数据采集、清洗标注、模型训练、场景验证的完整流程，彻底改善机械人学习效率偏低、数据来源不足的问题。