为人形机器人厂商和大模型公司提供从设备、采集、标注到数据集的端到端具身数据基建服务
已采集430万+条操作轨迹 · 服务多家头部人形机器人独角兽
具身智能模型训练对数据规模与质量要求极高，传统数据采集方式难以满足VLA模型落地需求
公开数据集规模有限且场景单一，无法满足VLA模型训练对海量高质量具身数据的需求，真实世界任务成功率长期低迷。
自建采集团队投入大、人员管理困难，采集质量参差不齐，难以规模化复制，设备采购与维护成本居高不下。
纯人工标注每条成本高达千元，无法规模化扩展，标注周期长严重影响模型迭代节奏，项目预算难以承受。
仿真环境训练的策略迁移到真实机器人时大幅退化，缺乏数据-仿真-训练的闭环验证机制，落地效果不达预期。
从硬件设备、采集平台到AI标注的端到端具身数据基建能力矩阵
370g轻量化设计，6路相机，8小时续航，适合长时操作采集
8K双目+力觉+眼动+全身动捕，专业级多模态数据采集
高校免费计划，SDK开放，助力学术研究快速起步
指尖触觉感知，解决手部操作遮挡难题，补全触觉信息
38g超轻量，补全手部操作视角，精细化操作数据采集
3500+台设备实时在线管理，全流程可视化运营
成本降低87%至200元/条，AI预标注+人工复核6-8倍提速
零售/酒店/物流/医疗/工业/家庭场景全覆盖
NVIDIA Omniverse认证，闭环验证迁移效果
| 参数项 | 规格 |
|---|---|
| 设备型号 | E6（轻量）/E8（专业）/E2（科研） |
| 相机配置 | 6路全局快门RGB / 8K双目+多模态 |
| 重量 | 370g（E6）/ 850g（E8）/ 420g（E2） |
| 续航 | 8小时连续采集 |
| 时间同步 | <500ns 硬件时钟 |
| 平台管理 | 3500+台设备实时在线 |
| 标注效率 | AI预标注+人工复核，6-8倍提速 |
| 数据集规模 | 430万+条轨迹，6大行业 |
| 生态兼容 | NVIDIA Omniverse / 华为昇腾 / ROS2 |
某头部独角兽VLA模型真实任务成功率从43%提升至89%，显著缩短训练周期。
金牌技师操作数字化，新技师合格率从93%提升到98.7%，技能传承效率倍增。
TB-Retail-100K含10万条理货轨迹，加速零售服务机器人落地部署。
TB-Hotel-50K含5万条客房服务轨迹，支撑酒店服务机器人训练。
腹腔镜手术等基础操作采集，为医疗辅助机器人提供高质量训练数据。
TB-Home-150K含15万条家庭日常操作轨迹，支撑家庭服务场景落地。
"朗慧的具身数据采集能力在我们VLA模型训练关键阶段补上了短板，数据交付速度和质量都超预期"
"E8设备采集的金牌技师操作数据，让新技师合格率从93%提升到98.7%"
"E2科研版设备让我们的实验准备时间从15分钟缩短到30秒"
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