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标题: "深度｜章鱼动力推出下一代具身数采产品：肌电大模型一模千人泛化，外骨骼手套人机同构对齐_腾讯新闻"
原文链接: "https://news.qq.com/rain/a/20260811A0B7DH00?adChannelId=tech"
发布日期: "2026-08-11"
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AI打分理由: "正文内容为章鱼动力发布的具身智能数据采集产品与肌电大模型，与AI Rack、超节点、机柜级AI基础设施等核心关注领域完全无关。"
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采集批次: "2026年8月11日21点09分57秒"
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问AI · 肌电大模型如何实现千人即插即用？

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OPI8sHCz0rC5whooDhMVqNIA1GIoTrZDJEUv75KPdK9qwAA/1000)

换一个使用者，不补充任何数据、不做任何个体微调，肌电模型还能即插即用吗？

在世界机器人大会前夕，章鱼动力给出了确定答案：其自研的 **SynEMG 肌电大模型** ，在全球范围内首次面向具身智能数据采集实现了 **肌电跨个体零样本泛化** ，成功推动肌电交互技术从“一模一人”迈入“一模千人”的新时代。

面对从未进入训练集的全新个体，SynEMG 模型无需任何新增数据输入或增量训练，即可高精度精准还原手部运动姿态与实时发力状态。

**围绕具身智能对高质量数据的核心需求，章鱼动力重磅推出 OctoSense 系列数采产品。**

该系列依托 **鱼眼头环、肌电手环、外骨骼同构数采手套** 三大核心硬件，全面构建起三大端到端数据采集方案—— **OctoS-Ego、OctoS-EgoBio、OctoS-DexUMI** ，精准攻克不同场景下的采集痛点：

- **鱼眼头环** ：集成四颗鱼眼相机全景记录第一视角，并借助 **AI Native 双目空间大模型** ，高精度还原真实空间尺度与三维深度；
- **肌电手环** ：实时捕获前臂肌电信号，结合 **SynEMG 肌电大模型** ，精准解码手部姿态与主动发力状态；
- **外骨骼同构数采手套** ：直接采集人手驱动的操作数据，从源头消除跨本体结构差异，实现与灵巧手真机的 **近乎无损对齐** 。

目前，三大方案均已实现全链路产品化落地，并已全面开放实机体验。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OYch_awKFmhhjBeQGimNh6QvP50iwrMh21k_WzTf-qhS8AA/1000)

OctoSense 数采产品：鱼眼头环、肌电手环和外骨骼同构数采手套

在 SYNData 模型算法与数据工程能力支撑下，三大方案采集的视觉、肌电及其他传感器数据，经过物理信息恢复、多模态对齐与切片、质量清洗和语义信息生成，最终形成标准化、可追溯的数据集并交付下游使用。

**真正稀缺的不只是原始数据，更是可训练数据**

具身智能的数据采集规模正在快速增长，但总量增长并不等于模型能力同步增长。大量原始数据会因为 **多模态时间戳错位、三维尺度漂移、遮挡下的姿态与力信息缺失、标注不完整** 等问题， **无法进入训练** 。

章鱼动力正式提出具身数据的价值公式：

具身数据价值 = 物理完备度 × 场景多样度 × 采集规模 × 数据质量

这四项 **不是相加，而是相乘** 。只要其中一项接近零，数据的整体价值就会被大幅削弱。因此，具身数据系统必须同时回答： **如何构建数据采集路径，以及如何将原始数据处理为可训练的数据资产。**

**OctoSense ：三种采集硬件，三大数采方案**

OctoSense 是一套以 **真实人类操作为中心建立的数采产品体系** 。鱼眼头环、肌电手环和外骨骼同构数采手套三种硬件各自解决一类关键缺口：

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/O1PrE4XZnH8zRk1wIDh4wtmew6facTN7_Hmxf0qyvb6YIAA/641)

三种硬件通过不同组合，形成三大 **互补** 的数采方案：

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/O_LJdf0GNWSuEmJcHxn3AtlKPK-gy-ZdrY1OSISgD41e8AA/641)

三大方案并不是互相替代，而是在 **行为自然度、采集规模、物理模态完整度与真值精度** 之间提供不同组合；通过不同的组合实现具身数据价值公式的最大化。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/O-NW-XlsqvdT39NTWh4BibqLYA9fCgVfeRvKhk7LS9focAA/641)

**SYNEMG 肌电大模型：全球首次实现肌电跨个体零样本泛化**

在真实操作中，手部经常被遮挡；即使动作可见，视觉也很难直接判断操作者是否发力以及发力大小。

肌电信号来自肌肉活动， **并先于可见动作出现** 。它能够为模型补充两类视觉难以获取的信息： **遮挡下的手部姿态和手部发力状态** 。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OAh9Y8jIu1OXPjA4rQVoEL9LyW2PIk9Caqq1gvGhtwRX4AA/1000)

肌电手环：仅 80g 、前臂 16 通道电极阵列，手部完全裸露、零负担

不同人的肌肉结构、皮肤状态、发力习惯并不相同。传统肌电模型通常围绕固定用户和固定任务训练，这让肌电长期停留在 “ 小规模实验状态 ” ：如果每增加新个体，都要新增一轮个体数据、训练和校准，那么具身数据采集就很难进行规模化扩展。

SynEMG 肌电大模型彻底改变了这一状态。

章鱼动力以大规模无标注多通道时序信号进行 **自监督预训练** ，让模型先学习跨个体、跨佩戴状态的 **通用肌电表征** ，再迁移到手势识别、连续手部运动恢复和发力状态估计等任务。从不同信号分布中学习可以迁移的 **共同结构** ，从而对 **个体差异、佩戴位置和长时间漂移保持鲁棒** 。

SynEMG **全球首次面向具身数据采集实现肌电跨个体零样本泛化** ：

- **零数据泛化** ：新个体无需提供新增训练数据、无需微调标定， **佩戴即用。**
- **跨个体姿态恢复** ：同一模型可精准恢复不同个体的 **手部姿态和发力状态。**
- **极致精度突破** ：相较于 Meta 开源的 **emg2pose** 模型， SynEMG 在零样本跨人姿态重建上 **误差降低 50% ，** 率先实现了 **毫米级的绝对定位精度。**
- **端到端规模化** ：肌电突破不再只是 “ 识别更准 ” ，而是真正从 “ 一模一人 ” 走向 “ 一模千人 ” ，支撑具身数据的高效规模化采集。

SynEMG 肌电大模型实现跨个体零样本泛化

当鱼眼头环第一视角视觉与肌电手环结合， OctoS-EgoBio 方案能够在手部被遮挡时继续恢复手部状态，并获得 **毫米级关节点与 0.1 N 级主动发力** ，让一次操作不再只有 “ 看见了什么 ” ，还包含 “ 手部如何运动 ” 和 “ 实际用了多大力 ” 。同时因为手部保持自然裸露，具备超过传统真机采集方式 **1000 倍效率** 的规模化潜力。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OFnDurXuNSaeOJ9OHEUIjlk-Pja67BnD05YxjFONSzAqUAA/641)

**外骨骼同构数采手套：让人手动作与发力，近乎无损直达灵巧手真机**

OctoS-Ego 与 OctoS-EgoBio 适用于规模更大、场景更多样、行为自然度更高的采集需求，例如预训练数据采集；对于后训练等对 **物理真值要求更高** 的任务， **外骨骼同构数采手套则进一步提升数据精度** 。

它能够同步记录 **全掌接触力分布** 和 **亚毫米级手部姿态** 。更关键的是，外骨骼同构数采手套与章鱼动力自研灵巧手 **采用相同的关节自由度和运动结构** ，采集端与灵巧手本体采用一体化同构设计。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OZhXn2uY70Gy9vnKUDhxhKg-T2-Jg2XiCNq8usi9ub5zQAA/1000)

仿生外骨骼数采手套与自研灵巧手完全同构，人手数据近乎无损映射为灵巧手数据

通常，除真机遥操采集外，无本体操作数据要被机器人使用，需要经过 **跨本体重定向（ Retargeting ）** ：将手部动作转换到关节数量、自由度、运动范围和结构都不尽相同的灵巧手上。这个过程会引入形变与误差，动作可以被 “ 掰 ” 过去，但 **原始接触关系、力分布和精细关节状态很难完全转换** 。

这就是 **Retargeting Gap ，** 它不是后处理多做几步就能彻底消除的问题，而是由采集端与执行端结构差异带来的 **先天损失** 。

外骨骼同构数采手套从源头消除这道鸿沟： **人手作为动力驱动数采手套完成操作** ，当数采手套与灵巧手完全同构，那么采集得到的操作数据就能与 **灵巧手以近乎 1:1 的关系对齐** 。

鱼眼头环与外骨骼同构数采手套组合形成的 OctoS-DexUMI 方案，其价值不只是 “ 采得更准 ” ，更是 **让灵巧操作数据从采集之初就成为灵巧手能够直接使用的数据。**

**相同自由度｜相同运动结构｜无需跨本体重** **定向** **｜** 无本 体操作数据 直达真机

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/O3WenCb8BMG4wdDcklzI8N2-MvQ51V9m3DfolkXCVlvhwAA/641)

**鱼眼头环：四鱼眼显著降低手部出画，鱼眼双目大模型给出真实三维尺度**

具身操作不仅需要动作与发力，还需要知道操作者看见了什么、目标在哪里，以及动作发生在怎样的空间关系中。

单颗普通广角相机的视野有限，双手在大幅移动时容易出画；同时，单目图像缺少尺度信息，难以恢复真实空间尺度与距离。

章鱼动力头环集成了 **四颗鱼眼相机** ：前方两颗、左右两侧各一颗，形成约 **330°×150° 的大视场** ，覆盖双手、操作对象与周围环境。对于走动、转身、伸手取物等移动操作，环视视场能够 **显著降低手部离开画面的概率** 。

前视两颗鱼眼组成立体双目系统， **基线为 60 mm** 。借助 **AI Native 双目空间大模型** ，系统能够 **基于鱼眼图像恢复真实尺度与三维深度** ，并在保留大视场的同时实现 **毫米级深度估计精度** ，为手部、物体和环境之间建立真实三维尺度。 **四鱼眼解决 “ 看不全 ” ，前视双目解决 “ 量不准 ”** 。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OK5WyddSQ9p9OdnoLaqjIkg2Z1G-WNJgkE47PCaP_X39MAA/641)

Ego 头环：环形布局集成四颗鱼眼相机，前视两颗兼作双目

OctoS-Ego 鱼眼头环 330°×150° 大视场｜ 60 mm 双目基线｜毫米级深度精度

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OU_0TUPR3Mgvyo5KR4najdNNYYqOL4WNvjIWFNzrqWyIQAA/641)

**SYNData ：模型算法与数据工程，让采集数据成为标准化数据集**

硬件决定数据采不采得到， SYNData 决定采回来的数据最终能不能用。

SYNData 不只是一个数据处理平台，而是一套由模型算法和数据工程共同支撑的数据系统。它从图像、肌电和其他传感器信号中计算操作的物理状态与语义信息，并进一步完成多模态对齐、切片、清洗和组织，最终形成标准化、可追溯的数据集。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OTSTjpYBsYZS452JcxQ2m3x_qQoGpGV4WM7AlZtMjulCEAA/641)

经过 SYNData 处理， OctoSense 三大方案采集的数据不再只是零散的视频和传感器信号，而是物理信息更加完整、多种模态相互对应、质量结果有据可查，并可供下游检索和复用的数据资产。

OctoSense 负责完整记录真实操作，SYNData 负责将多模态采集数据计算、组织为可用的数据集。

回到最开始的乘式：

具身数据价值 = 物理完备度 × 场景多样度 × 采集规模 × 数据质量

**SynEMG 肌电大模型** 解决跨个体泛化，让肌电摆脱逐人训练和标定； **外骨骼同构数采手套** 解决跨本体对齐，让无本体操作数据近乎无损直达灵巧手真机； **四鱼眼头环** 以双目补全第一视角视觉和三维尺度； SYNData 则通过模型算法与数据工程，将多模态采集数据转化为标准化、可追溯的数据集。

OctoS-Ego 、 OctoS-EgoBio 、 OctoS-DexUMI 三大方案覆盖不同的采集需求， SYNData 为它们提供统一的数据计算、处理与交付能力。两者共同把一次真实操作，沉淀为机器人可以使用的数据。

**让肌电跨越个体，让人类操作数据近乎无损地对齐真机，让每一次真实操作都成为机器人可以学习的经验。**

*![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OXZPX84_OAp2G9-PYeS7uqV5indCiZMemLi8aBaCxZf_0AA/641)*

**WRC 现场邀请**

8 月 19 日至 23 日，章鱼动力将参展世界机器人大会（WRC）。届时，现场将全方位展示 **OctoS-Ego、OctoS-EgoBio、OctoS-DexUMI** 三大数采方案，以及 **SYNData** 的模型算法与数据工程能力。观众可现场佩戴设备，沉浸式体验从多模态采集到标准化数据集生成的端到端完整链路。

展台地址：北人亦创国际会展中心 C301 ，临近 C2/C3 入口。

![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/OHI10GMdeqY7PgoaEvTn_3avsli1btW-Ml8i2SacIJPUIAA/1000)

此外，在 **大会首日（8 月 19 日）** ，章鱼动力将举行自 2026 年 1 月成立以来的 **首次品牌重磅发布会** ，集中推出三大核心产品：

- SYNWorld行业领先的百亿级参数具身原生通用世界基础模型
- OctoH-Hand行业首创模型、数据一体设计的高自由度仿生绳驱灵巧手
- OctoSense下一代全模态数采方案
![图片](https://inews.gtimg.com/om_bt/G2AVXYSMMIptwQ8ww_I9Cc6nl8LeAY0Bd0QcT7fD-aSEkAA/0)
