今年4月，全球首个人形机器人半程马拉松在北京亦庄举办，天工Ultra、松延动力N2等机器人展现出的耐力和稳定性令人惊叹。但在20支参赛队伍中，仅有6台人形机器人完成比赛，这也暴露出许多机器人在运动控制、续航散热、自主决策等方面的短板。

究其缘由，数据匮乏是制约人形机器人发展的关键瓶颈。数据主要分为三类：互联网数据、合成数据及真机数据。其中，真机数据质量最高，但获取成本高昂，对模型训练优化、性能评估改进等至关重要。因此，如何实现低成本、高效率的真机数据采集是人形机器人亟待突破的关键。

基于动作捕捉的遥操作是当下人形机器人最主流的真机数据采集方式。它能直接将人类动作迁移至人形机器人上，不仅提高了数据采集效率，还降低了数据清理的成本，目前已成为数据采集破局的重要手段。

动作捕捉系统主要分为机械式、声学式、电磁式、惯性传感器式和光学式五大类。在人形机器人领域，光学式和惯性式是两大主流的技术路线。光学式分为标定和非标定两种，光学式非标定动作捕捉又称为视觉动作捕捉，其便携性和低成本的优势，近年来也备受业内关注。

青瞳视觉凭借高精度动捕系统及完善的解决方案，为机器人数据采集提供高精度、稳定可靠的技术支持。青瞳视觉光学动捕系统目前已用于人形机器人“青龙”的训练，通过采集“青龙”的数据信息，进行姿态分析、运动评估等工作。

此外，基于光学手指追踪技术，为精细的手部动作捕捉提供了可能，采用无需手套的灵巧手遥操作，可应用于灵巧手研究、机械臂定位测量等场景，助力灵巧手的研究及开发。

5月21日晚7点，智猩猩邀请到上海青瞳视觉科技有限公司售前总监&动作捕捉领域专家付长青参与「智猩猩大讲堂人形机器人系列」第3期，主讲《具身智能中的动作捕捉技术》。