从机械臂化身咖啡大师，到3C电子工厂精密元件分拣组装，从新零售无人货柜精准补货，到汽车装配车间螺丝毫米级锁附，每个场景都深度融合具身智能技术，这些具身机器人正在通过持续海量的数据训练，将实验室技术转化为“看得见、用得上”的衣食住行解决方案，未来更多“跨界高手”将加速走进千家万户与千行百业。
依托10+实体场景训练场，确保技术可靠性，通过多个真实场景进行数据采集、数据标注、模型迭代、场景反馈的流程验证机制，每年可产出超百万条多模态高质量真实数据，石景山区科委、园区管委会主任贾曦介绍，中心将有助于解决“跨场景数据通用性不足”“仿真环境与真实场景差距显著”“行业缺乏标准化数据格式与高效闭环迭代生态”三大机器人产业核心痛点问题。
元客视界联合睿尔曼智能打造的数据采集解决方案，依托于FZMotion光学运动捕捉系统，对于具身机器人的数据获取来说有着轻便、易用、精细、高效、连续鲁棒等优势，在中关村论坛和科幻大会期间，受到媒体以及客户的广泛关注。
而动作捕捉技术可以支撑“真实人体、真实本体和虚拟本体”的数据生产环节中，为人机交互和数据积累提供了重要基础。整体解决方案通过多个动捕相机精确定位人的每个关节运动轨迹，驱动机器人模仿动作，数据操作员无需穿戴笨重的设备，运动轻便自由，这对于每次数据采集动辄需要连续几小时的体力支撑和体感需求是非常友好的，最大程度帮助操作员减小体能消耗，从而提升数采效率。
不仅可以定位到任何运动细节，包括人手、手臂、腰、腿、脚等灵巧运动，还可以甚至是5指20多个自由度的手指精细运动，从而让机器人模仿相应的灵巧动作，这种精细灵巧的运动捕捉对于敏捷机器人，特别是双足、灵巧手的人形机器人来说是必要的数据采集的基础工具。
同时，一套光学数据采集系统可以同时覆盖多个工位，且多工位间操作采集相互独立、互不干扰，同样的硬件成本，同时获取到人体骨骼、机器人电机以及视觉控制、点云等信息，其捕捉精度达到亚毫米级(0.1mm绝对位置精度)，研发的多传感器多模态稳健捕捉技术，弥补了传统光学采集中抗遮挡不易被采集的劣势，同时可支持国内外主流仿真平台应用，降低硬件依赖，满足单人或者最高50人同场并行采集，是具身机器人训练场数据采集效率提升好伙伴。
人形机器人训练场正在通过多模态数据采集技术，包括遥操作、动作捕捉、便携式末端和仿真合成等方式，在多个可重构的应用场景，支持不同型号机器人在复杂环境中的训练，训练场可降低具身智能技术发展成本，解决基础设施重复建设问题，并有望成为虚实结合具身智能技术平台。
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