为机器人注入人类经验，Ropedia推出HOMIE Gen2数据采集系统

在打造完整的数据基础设施的背景下，机器人技术迎来新的发展机遇。近日举行的第二届世界人形机器人运动会展示了多项精彩的运动项目，而场景赛则让机器人在家务、餐饮和商超等真实环境中进行任务执行，考验其综合能力。随着机器人的应用从“展示能力”逐渐转向“完成实际任务”，行业亟需解决的一个核心问题是：如何使机器人获得与人类相近的真实经验。

实现这一目标的关键在于获取大量高质量的数据，这类与物理现实互动的数据目前非常稀缺，预计到2026年全行业的总量也仅约50万小时。最近，Figure推出了一种新的数据集Index，内置于其APP中，以探索从数据采集到管理和使用的闭环能力，显示行业竞争正向高质量数据的生产转变。

Ropedia在此领域已经建立了良好的基础，其首席技术官洪方舟认为，决定机器人能力的核心依然是数据本身。然而，传统的遥操作采集方法无法满足对大规模和多样化数据的需求。因此，Ropedia采取了第一视角的数据采集方法，力求以更高效的方式扩大对现实世界经验的获取。 球友会

新推出的HOMIE Gen2是Ropedia面向人类经验捕捉的360°多模态采集系统，提升了真实场景数据的采集和结构化输出能力。洪方舟在与机器人前瞻的交流中，探讨了HOMIE Gen2背后的产品逻辑和数据基础设施，旨在把人类经验转化为可用的物理AI数据。

今年，具身数据行业获得了资本的支持，Ropedia也完成了约三千万美元的融资。为何这么快吸引投资者？答案在于其全栈闭环的数据能力。洪方舟指出，行业对数据的需求已不仅仅局限于“采集更多数据”，而是要明确不同数据采集方式、任务类型与实际用途之间的联系。有效的数据采集策略需要与实际应用需求结合，以确保采集的数据真正契合模型的需要。

Ropedia为此不止是扩大数据采集的规模，而是基于模型需求反向定义数据的采集与生产流程。新一代HOMIE Gen2在硬件方面也在不断迭代，初期通过3D打印构建原型，后续优化并推出第二代设备R-Ego，最终发展到HOMIE系列的Gen1，并及时发布Xperience-10M数据集，数据量达到接近1PB，广受顶级AI实验室的欢迎。 球友会

HOMIE Gen2的推出，除了在数据采集的完整性上做出改进外，也增强了空间音频的功能。其装备四枚广角摄像头，实现360°无死角的实时影像，有效避免视觉盲区，并辅助机器人在三维环境中更真实、准确地理解声音来源，从而提升了机器人在复杂环境下的感知能力。