全行业两年攒下百万小时数据，影溯想 1 个月生产完：全国首个具身仿真数采中心落地杭州

全国首个具身仿真数采中心在杭州落地，由影溯主导建设。该中心的核心思路是将数据生产的产能公式从“人×小时”转变为“环境配置数×并行算力”，即用大规模仿真环境替代人工实地采集，以提升具身智能训练数据的供给效率。

具身智能行业长期面临数据瓶颈。训练一个可用的模型需要千万小时级的多模态交互数据，而现实积累仅约百万小时，剔除低质部分后可用数据更少。更关键的是，数据不仅量少，还缺乏变化——机器人在固定场景下能高成功率抓取，但货架移位或目标旁增加障碍物，成功率便显著下降。传统人工采集方式难以覆盖这种组合爆炸式的场景变化。

仿真数采中心的价值在于，通过并行算力同时运行大量虚拟环境，快速生成覆盖不同布局、光照、障碍物等条件的数据。这相当于把数据生产从“人海战术”转向“算力驱动”，理论上可大幅缩短数据积累周期，使原本需要数年采集的数据在更短时间内完成。

这一模式若能规模化，将降低具身智能模型训练的数据获取成本，加速机器人从固定任务向泛化场景迁移。对行业而言，它可能推动数据生产从劳动密集型走向算力密集型，并影响后续具身智能数据标准的制定。不过，仿真数据与真实物理世界的差距仍需通过少量真机数据校准，其实际效果有待进一步验证。

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