科技日报记者 杨雪
近日，基于全球首创的具身模型信息密度定律与以人为中心的环境式数据采集方案2.0，并依托环境式采集引擎ACE，大晓机器人联合南洋理工大学S-Lab开源L5级多模态具身物理智能数据集 ACE-Data-0。通过对真实物理交互、长程任务过程与多模态因果信号的高保真采集和高精度标注，ACE-Data-0为全球具身模型提供面向泛化、反思与进化的高质量数据底座，推动通用物理智能加速跨越实验验证，走向规模化产业落地。
具身数据的价值不在于规模堆叠，而在于能否高密度记录那些真正改变行动结果的信息。在这一定律下，L1-L2级数据仅能支撑基础预训练，L3-L4级数据止步于已知任务的拟合。ACE-Data-0数据集已迈入L5级，深度融入接触压力、自然出现的犹豫与恢复过程，以及真实家庭场景中的开放行为变量，通过桌面尺度与房间尺度两套互补采集系统，将真实家庭环境转化为可持续记录、统一标定和精准同步的具身数据采集场景，让日常生活中的真实交互直接成为机器人学习物理世界的数据来源。
具体而言，ACE-Data-0包含150小时数据、1700万帧视频、200个任务类别、50名参与者、2个真实家庭场景和7.5万个交互片段，覆盖原子级人—物交互、长时序家庭场景活动链及人与场景交互。数据同步采集第一人称视频、多视角第三人称视频、全身与手部运动、物体六自由度轨迹、多通道音频与触觉信号，并将全部模态对齐至同一时间线和空间坐标系，完整保留人类感知、行动、接触与环境变化的连续过程。
基于ACE-Data-0，大晓进一步构建了从底层信号、场景组成要素到具身交互理解的三级评测基准，系统检验模型在接触感知、人体与物体状态恢复、手—物交互理解等关键环节的真实能力。ACE-Data-0不只是一批家庭场景活动视频，更是一套面向模仿学习、世界模型、视觉—语言—动作模型（VLA）、机器人策略学习及人类示范向机器人迁移的具身数据基础设施，为通用物理智能走进真实世界提供更完整、可扩展的数据底座。
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