口袋机采：让“训练机器人”的能力，触手可及
具身数采正从专业采集场景迈向日常生活
目前具身智能所需的数据，仍局限于实验室和集中式数据采集场景，真实世界里多样的操作与物理交互，难以被全面系统地覆盖。回顾自动驾驶的发展历程，当系统从实验室走向真实道路，数据也从少量、受控的采集，转变为在真实场景中的规模化积累，进而推动模型能力快速提升。
基于这一经验，穹彻智能正式推出口袋机采（RoboPocket）——借助智能手机和App，每位使用者都能成为数据采集的参与者，完成任务并上传数据，实现轻量化、可控且高质量的数据采集，将数据采集拓展到更广泛的真实环境中，让更多人能够参与任务采集。并在轻量化、可控的前提下，持续产出高质量可用数据，为具身智能模型构建更真实、可靠的数据基础。
RoboPocket——让普通人也能采集高质量数据
RoboPocket是每个普通人都能操作的“从口袋取出即可开始采集”的高质量数据采集方案。
轻便易用：高度集成的高质量数采设备
数据采集不再依赖复杂的专业设备，一部手机就能解锁无限的高质量采集。RoboPocket体积轻巧、开箱即用，用户只需用手机轻轻一碰，就能与设备连接开始采集。
图注：开箱与快速启动
这样轻便的数采方案并未牺牲精度。
手机，如iPhone，同时具备RGB相机和深度相机（LiDAR），相比纯视觉SLAM，它采用多传感器融合（视觉、深度、IMU）的方案。在这一技术路线下，采集精度高于纯VSLAM，对比红外定位也无需携带基站，同时保持高度集成。可拆卸、可替换的鱼眼镜头带来超广视野，原生镜头画质出色，能应对强光、弱光等真实场景的挑战。无论在昏暗的房间，还是野外阳光直射的环境，都能保持良好性能。
图注：鱼眼镜头、超广角视野
RoboPocket利用手机的成熟功能完成SLAM定位与建图。相比原版UMI需要手动标定、反复操作，RoboPocket的核心价值之一就是让“建图成为用户无感的事”。
图注：快速建图
实时保障采集质量，RoboPocket更是智能中枢
在具身模型规模化发展的时代，数据质量和数据量同等重要。
传统的UMI式数采方案一直面临着数据质量、便携易用、后处理压力的不可能三角。如果要保证数据质量，通常需要牺牲便捷性，采集设备连接电脑来提升数采现场的质量反馈效率，而这样的方式，注定无法普及到大众；或者需要集成存储和数采的小型设备，将数据处理压力留在采集后，导致采集效率低，数据可用比例不高。
RoboPocket面向大规模、分布式的真实场景采集设计，以集成化形态，通过强化实时交互与质量控制，来破解这一不可能三角。
我们重新定义了具身智能的数据采集模式，将对模型训练的理解融入端侧的智能中枢。Robopocket就像一位时刻在线的人工智能导师，不仅能即时诊断每一帧数据的质量、智能指导采集员调整动作，还能通过实时互动动态评估数据价值，让每一次采集都直接助力模型的关键进化。
•任务指导：任务采集教程可实时发送到数采人员端，指导数采人员操作。
图注：任务教学指导
•实时交互提醒：提示采集者动作过快、超出机器人工作空间，避免无效数据进入后处理环节。
图注：异常速度检测
图注：异常动作监测
•多维质量打分：在采集阶段就对数据进行评分，帮助采集员及时修正，并为后处理提供筛选依据。
图注：数据质量闭环监测
基于在采集阶段引入的质量控制机制，RoboPocket能够尽可能提前解决数据质量问题，让后续的数据处理从“大量清洗”转变为“有监督的筛选”。
灵活添加第一人称视角：多设备快速对齐
视角局限是腕部第一视角的固有问题。RoboPocket支持灵活添加第一人称视角，并通过多机快速对齐实现同一空间坐标。这种设计既保留了UMI的“具身一致性”，又补充了场景上下文，确保RoboPocket不仅能采集“可操作性强”的桌面任务数据，也能为更复杂、更丰富的场景提供额外视角和场景信息。
图注：第一人称视角
在多臂采集或协作场景中，让多个设备的时间戳快速对齐并统一坐标系是关键，也是难点。RoboPocket大幅降低了这一环节的难度，通过RoboPocket的快速同步机制，多个手机可共享时间戳与SLAM坐标系，双臂配对也变得非常简单。
图注：双臂快速同步
扩展性出色：用户交互丰富
除了硬件层面的扩展，iOS系统的算力与丰富的UI界面带来更多、更高级的功能交互，使数采员能以更直观的方式获得指导、控制质量，甚至完成采集全流程。
除上述质量把控功能外，RoboPocket还支持实时回放与自动无线上传，可通过语音或按键启动采集。
数据认知、模型技术与数据基础设施
硬件只是起点，真正的核心竞争力在于对有用数据的认知、“模型技术”以及数据管线的构建。
从专业数采场景到普通人的日常生活，穹彻智能持续推动行业对数据的理解与方法论升级：
•2023年与上交大卢策吾团队共同发布RH20T大规模具身智能数据集：在预设条件下，实现机器人操作数据的系统化、规模化采集；
•2025年发布CoMiner伴随式数据采集系统：机器人走出采集场，进入真实世界，在开放环境中获取更丰富、更复杂的操作数据；
•2026年迈出关键一步：把机器人数据采集从特定场所和依赖专业系统，进一步推广到整个社会——让每一个普通人、每一部手机都能成为机器人学习网络中的一个节点，让数据在真实生活中持续产生价值。
在大规模数据采集的背后，是我们凭借强大的数据基础设施和科学的数据管线，覆盖高效任务设计、大规模数据采集、上传、清洗与质量监控，最终服务于模型训练与评估，并反向指导下一轮数据采集。
图注：穹彻具身工具链
而支撑这些数据持续创造价值的核心，正是穹彻智能深耕已久的模型能力。
在最新公开视频的最后，我们展示了：仅使用RoboPocket方案采集的数据，就能训练出支持长程任务、双臂协作、无遥操作、非回放的机器人策略，并在工业相机和机器人系统上自主执行。
这一结果表明，来自RoboPocket这种“人人可及”的数采方式，能够跨越采集终端与部署平台的差异，稳定迁移到工业级感知与执行系统中，验证了穹彻智能在数据采集、数据质量管理、模型训练、模型部署等方面的系统性能力。
 
- 视频注：机器人自主执行摆放餐具、碰杯、叠毛巾、收拾零食
我们将“数据”转化为真正的生产力：从真实世界中稳定获取可用数据资产，驱动模型快速迭代与成本下降，并将能力以标准化流程交付至药房、酒店等多元化场景，实现规模化落地。
未来，RoboPocket将与高精度力控遥操作、CoMiner伴随式野外采集以及人类操作数据一同，持续完善并夯实穹彻的数据体系，支撑具身模型在真实世界中的不断发展。
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