灵初智能发布全球首个灵巧手真实世界具身数采引擎 Psi-SynEngine

　　灵初智能发布全球首个具身原生人类数据采集方案 Psi-SynEngine。该方案由灵初智能全栈自研，包含62+自由度便携式外骨骼触觉手套数采套装、大规模 in the wild 数采数据管线、基于世界模型和强化学习的跨本体数据迁移模型，并已率先将采集到的人类数据应用于物流等真实场景。同时，灵初智能同步发布覆盖视觉、语言、触觉、动作的大规模真实世界多模态数据集 Psi-SynNet-v0。这一突破性成果标志着灵初智能全自研的真实世界具身数据引擎已经正式启动。

　　相比大模型和自动驾驶，数据问题一直是困扰整个具身智能领域的痛点。行业现有的数据采集方案：

　　1.仿真环境数采：Sim-to-Real 差距突出，仿真分布与真实作业环境的差异，导致策略迁移退化，调参成本与场景搭建成本高。例如现有的仿真器难以仿真布料等柔性物体。

　　2.机器人遥操数采：数据采集难以规模化，行业呈现碎片化试点状态，缺乏统一标准与运营机制。同时数据多样性难以保障，雇佣专人进行数采成本过高且效率太低。且无法将世界上所有的场景、所有的物体和所有的操作都在数采场复刻，成本过大。

　　3.UMI设备数采：双夹爪难以实现真实落地场景需要的精细操作，同时仍需雇佣专人进行采集，也无法在实际生产作业中同步完成数据采集。Example：美国劳工部数据显示，工厂内 98.7% 以上的工序都需要双手多指协同完成，双夹爪存在本质局限。

　　灵初智能 Psi-SynEngine 从根本上突破了上述困境。我们的方案直接采集一线作业人员在真实工作中的操作数据，而非在搭建的数采场中高成本低保真度采集。采集场景覆盖物流、工厂、商超、酒店和家庭，数据源自真实场景，无需二次迁移。

　　这与灵初智能从创立之初就选择做通用灵巧操作的战略不谋而合，相比其他硬件形式，灵巧手与人手的形态差异最小，数据迁移效率最高。