具身智能作为2026年最火热的赛道，基础数据问题备受市场关注，很多家头部企业已经下场自建具身训练场，只为有足够的数据来支持模型训练。

核数聚以具身智能多感官交互需求为导向，覆盖“真实场景采集+仿真场景合成”双路径，依托自主研发的采集平台与专业设备，实现多模态数据协同采集，填补行业部分采集空白，精准匹配具身智能交互特性：

●视觉数据采集：覆盖RGB图像、3D点云、动作轨迹等全类型视觉数据，可精准采集物体坐标、姿态、动作序列等关键信息，适配人形机器人灵巧操作、工业机器人作业等场景，搭配专业采集设备，确保视觉数据清晰度与完整性，满足精细化训练需求。

● 触觉与力觉数据采集：结合精密传感器设备，采集力反馈阈值、接触状态、动作力度等核心数据，建立标准化采集维度，助力智能体实现精准的物理交互感知，适配柔性操作、精细抓取等复杂任务场景。

● 场景化与仿真采集：深入真实应用场景，采集复杂环境下的动态交互数据，破解极端场景采集难题；同时依托仿真合成技术，生成高拟真度仿真数据，通过真实数据迭代优化仿真模型，丰富数据多样性，降低真实场景采集成本，实现“真实+仿真”双轮驱动的数据供给。

常规的采集方式主要有一下四种：

VR遥操采集

操作者佩戴VR 头显，通过手柄/动捕手套，以第一人称视角操控真实 ，并同步记录所有操作数据（位姿、轨迹、力、视觉等），用于机器人模仿学习、策略训练或复现任务。

外骨骼采集

人穿戴外骨骼设备，外骨骼上的传感器实时捕捉人体关节角度、力 /力矩、运动轨迹、肌电等数据，记录下来用于机器人模仿、康复评估或人机协同控制。

动捕采集

通过传感器、摄像头、穿戴设备，把人的动作精准录成数据，再用来控制机器人、做动画、做模仿学习。

3D鼠标采集

操作人员使用空间 3D 鼠标（6 自由度输入设备），在三维空间中直接控制机械臂末端位姿，同步记录轨迹、姿态、运动参数等数据，用于机器人示教、路径规划与任务复现的采集方式。