解決痛點/穿戴式數據採集系統 突破瓶頸
傳統機械人依賴預設程式，運作模式僵化、部署成本偏高且缺乏泛化能力，難以適配複雜多變的真實場景。「香港科技大學–比亞迪具身智能聯合實驗室」研發的穿戴式人體行為數據採集系統，為機械人技術實戰化落地邁出關鍵步伐。
擴展數據來源 提升學習效率
譚平教授介紹，該系統由科大（廣州）的助理教授宋杰團隊研發，整合頭戴全景相機與慣性感測器，可完整記錄人體姿態、空間移動軌跡及作業交互細節。設備輕便實用，可融入日常真實作業環境，將人類操作示範轉化為高品質訓練數據，有效解決業界機械人訓練數據稀缺、感知與操作邏輯不完善的核心痛點。
他表示，今年實驗室核心工作，是整合技術成果，打通「人類示範—機器人學習」完整技術閉環，搭建完善產業技術鏈。團隊將穿戴式數據採集技術與人形機械人運動學習技術深度融合，建立數據採集、清洗標註、模型訓練、場景驗證的完整流程，徹底改善機械人學習效率偏低、數據來源不足的問題。
