用动作捕捉技术建立人形机器人的数据工厂（续）

数据，如同横亘在具身智能规模化落地面前的一座大山。过去的两年里，诺亦腾深入机器人行业一线，体验水温，与合作伙伴并肩作战，发现具身智能行业面临数据匮乏、高质量数据稀缺的困境。建设高质量、大规模数据集并以可控成本树立技术门槛，已成为整个行业的战略共识。其中的挑战仍有许多未被业界充分认知。

戴博士基于服务具身智能行业客户的一线落地经验，对具身智能数据工厂建设中的难点与挑战，如数据采集、设备选择、管理优化和数据上规模等，分享了他的洞见与经验。他对动作捕捉技术在具身智能领域的应用以及如何构建高效的数据采集流程进行了深入的剖析。他也对四种数据生产方式的特点和优劣势进行了详尽的阐述。值得一提的是，诺亦腾与行业内具有远见和实力的机构及公司进行的深度合作，获取了宝贵的实践经验。我们感谢他们的信任，并在此感谢他们允许我们向行业分享部分宝贵的“最佳实践”信息。