蚂蚁数科天玑实验室团队在具身智能数据采集领域实现重大技术突破，其研发的AoE（Always-On Egocentric）持续性第一人称视频采集框架，以颠覆性方案破解行业长期存在的成本与规模化难题。该框架通过智能手机与定制化颈挂式支架的组合，将数据采集设备成本压缩至20美元以内，仅为传统专业设备的千分之一，却能实现毫米级轨迹精度与90%以上手部关键点识别准确率。
这项创新的核心在于将人体转化为动态数据节点。研究人员设计的符合人体工学的颈挂式支架，采用机械夹具与磁吸双重固定技术，确保手机在胸前稳定采集第一人称视角画面。这种设计不仅完整记录自然交互过程，更支持数千台设备并发采集，配合云端自动化处理系统，形成端到端的数据生产流水线。在Unitree G1机器人的关电脑任务测试中，引入200条AoE采集数据后，模型成功率从45%飙升至95%，充分验证其作为"启动学习"数据源的独特价值。
技术团队攻克了长视频转化为训练数据的关键瓶颈。通过端侧部署的轻量级视觉模型，系统可自动识别手物交互瞬间并触发精准录制，再利用多模态大模型将连续视频切割为带语义标签的原子动作片段。云端处理系统进一步完成自动标注、异常数据过滤与清洗，最终生成符合训练标准的高质量数据集。这种全流程自动化方案，使手机录制的原始视频转化为可用训练数据的效率提升数十倍。
端云协同架构是该系统的另一大亮点。采集设备与云端服务器形成智能闭环，实现数据预处理、清洗、筛选与调度的全自动化。这种设计不仅将人工干预降至最低，更使整体数据处理吞吐量提升300%。实验数据显示，单台设备日均采集有效数据量达2.8GB，经云端处理后可直接用于模型训练的数据占比超过85%。
作为蚂蚁数科AI toB战略的重要布局，天玑实验室正加速推进技术成果转化。该实验室聚焦AI+数据、AI+安全、AI+金融及AI+具身智能四大领域，已形成覆盖数据采集、模型训练到场景落地的完整技术栈。今年以来，蚂蚁数科连续成立大模型技术创新部，并宣布推出企业级大模型产品，此次数据采集技术的突破，为其在工业自动化、服务机器人等领域的商业化落地奠定关键基础。
