只需一部手機搭配輕便夾爪，具身智能數據采集就能隨時隨地展開——這種看似科幻的場景，如今已成為現實。穹徹智能推出的RoboPocket系統，通過將智能手機轉化為數據采集終端，讓每個人都能成為具身數據的貢獻者。該系統不僅突破了傳統數據采集的場地限制，更通過實時價值評估機制，將數據質量管控前移至采集環節，為具身模型訓練開辟了全新路徑。
傳統數據采集方案長期面臨"不可能三角"困境：追求數據質量需犧牲便攜性，降低采集門檻則難以保證數據可用性，依賴后處理清洗又會推高成本。穹徹團隊從模型訓練本質需求出發，將數據價值判斷邏輯嵌入采集設備，開發出內置"數據價值中樞系統"的RoboPocket。該系統在數據生成瞬間即完成質量評估，通過實時反饋引導采集者調整操作，確保每幀數據都包含有效訓練信號。
這套創新系統的工作原理可分解為三個核心環節：實時評估每幀數據的訓練價值，檢測操作完整性、軌跡合理性及場景信息量；即時引導采集者修正低效動作，避免采集無效數據；動態調度采集任務，根據模型能力缺口優先分配高價值采集目標。這種設計使數據采集過程與模型訓練需求形成閉環，顯著提升數據利用率。
實際應用中，RoboPocket采集的數據展現出顯著優勢。在開放環境的多步驟任務測試中，使用該數據訓練的模型展現出更強的穩定性，能準確識別任務上下文意圖，在光照變化、物體遮擋等干擾下仍保持高效執行。特別是在雙臂協同操作場景中，模型可穩定完成零食分揀、毛巾折疊等復雜任務，證明其已具備在非理想條件下可靠運行的能力。
從產業演進視角觀察，RoboPocket標志著具身數據采集進入社會化網絡階段。該系統前端連接真實世界的分散場景，后端對接任務庫與模型訓練系統，形成數據入口與調度中樞的雙重角色。這種架構使普通用戶也能參與數據采集，同時確保采集行為始終圍繞模型需求展開，為構建大規模、高質量的具身數據集提供了可行方案。
技術團隊透露，RoboPocket的研發基于對模型訓練機制的深度理解。通過長期研究具身模型的數據回流閉環，團隊掌握了哪些軌跡能轉化為有效訓練信號、哪些樣本可補齊模型短板等關鍵認知。這種對模型能力缺口的精準把握，是構建實時價值評估系統的核心基礎，也構成了該技術的核心壁壘。
隨著具身智能競爭進入深水區，數據閉環建設深度正成為模型能力分化的關鍵因素。RoboPocket通過將模型反饋機制前移至數據采集階段，不僅解決了傳統方案的質量控制難題，更開創了數據采集與模型訓練協同進化的新模式。這種創新或許預示著，具身智能領域的數據競爭，正從簡單的規模比拼轉向體系化能力構建的新階段。
