国内最年轻AI教授创业：发布全身全模态数据采集系统

AI 摘要

哈尔滨工业大学（深圳）最年轻长聘教授杨朔创办的破晓智能，联合天珑移动发布全身全模态数据采集系统SeePhys Hub，由四目头环、腕部手环、腰腿部追踪器和可选触觉手套组成，通过视觉、IMU、UWB融合恢复全身姿态并记录手部接触压力，弥补传统Ego数据缺失的身体运动与触觉信息。团队计划2027年推出全模态世界模型，优先在工业、餐饮零售等场景验证，现阶段不造自有机器人本体。

正文节选

国内最年轻AI教授创业：要让世界模型走向全身全模态 给Ego补上缺失的交互信息 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 数据越采越多，机器人就能越来越会干活吗？ 今年，从EgoScale使用的两万多小时人类操作数据，到Dyna-2的百万小时预训练，机器人正在扩大从人类行为中学习的规模。 这两项研究采用了不同的模型训练路线，但都在探索一件事：人类操作数据能否突破机器人本体采集的规模限制，为机器人学习更多任务提供基础。 进一步的问题随之而来：当机器人需要迈步、弯腰、协调双手完成任务时，每小时数据里，究竟留下了多少身体与环境交互的信息？ 拿起一个包裹，人需要先走到合适的位置，弯腰、伸手、抓取，再调整身体姿态将包裹搬起来。沿着床边移动、拉平被子，脚步、手臂动作和接触力度也需要持续协调。 在以视觉为主的Ego数据中，我们能看到人完成了什么，却不一定能完整记录这些动作背后的身体状态。 如果机器人未来需要学习全身移动灵巧操作，仅仅知道双手如何操作，可能还不够。 10月14日，破晓智能联合天珑移动，发布全身全模态数据采集系统SeePhys Hub，尝试给Ego补上这些信息。 整套设备由一个

发布时间：2026-10-14 12:51

抓取时间：2026-10-14 13:56

来源机构：量子位