高质量数据，决定具身智能的上限
具身智能正在进入以数据质量决定模型能力的新阶段。
不同于互联网数据，机器人学习所需的真实世界数据具有高度复杂性与多样性，需要同时理解视觉信息、空间关系、动作轨迹与物理交互过程。如何将原始采集数据转化为精准、结构化、可训练的数据资产，成为具身智能规模化发展的核心挑战。
星忆围绕具身智能数据构建完整技术体系，打造从数据采集、智能处理到数据资产构建的端到端基础设施。通过自主研发的多模态采集设备、智能数据处理引擎与数据产品体系，推动真实世界经验向机器智能能力的转化。
让真实世界成为机器智能的起点
深入了解星忆的核心技术、产品能力与行业实践，探索高质量数据如何驱动下一代机器人智能。
EgoKit：具身数据采集系统
EgoKit 是星忆面向具身智能打造的高精度多模态数据采集系统，通过融合视觉、触觉与姿态感知能力，捕捉真实世界中的人类操作过程，为机器人学习提供高质量、可泛化的数据基础。
视触多模态同步
融合视觉、触觉、姿态等多源信息，实现毫秒级高精度时序对齐
高精度空间建模
基于 V-SLAM 与多视角标定，实现真实环境下的空间重建与坐标一致性
多视角空间统一
建立视觉、触觉与动作轨迹的统一三维坐标体系，支撑精细化具身数据生成
HBR Engine：高精度姿态标注引擎
HBR Engine 是面向具身智能的自动化数据处理平台，通过自动清洗脱敏、智能标注与质量评估技术，将真实世界采集的视觉、触觉、姿态等原始数据转化为高精度、可训练的数据资产。
全流程自动化清洗脱敏标注重映射
核心技术：复杂遮挡情况下的高精度的三维手势估计、标注
依托顶级学术研究成果与领先视觉算法，构建面向真实世界复杂交互场景的高精度三维手势感知能力：
- 复杂遮挡情况下的鲁棒估计
- 支持真 In-the-wild 数采：
- 高速、低光（低至 0.1 lux 低照度）
- 图像噪声、深孔、运动模糊
- 鲁棒不漂移，识别有效性高
- 真三维空间坐标，行业最高精度的毫米级姿态估计
- 视觉触觉多模融合，且支持各类手部纹理、手套
视触融合技术
融合 RGB 视觉、IMU 惯性信息与触觉手套数据，实现视觉、运动与接触信息的时空同步与协同感知。通过多模态融合技术，精准捕捉操作过程中的空间位置、运动状态与接触反馈，为具身智能模型提供更完整、更高精度的真实世界交互数据。
AstraData：数据产品与训练集
基于真实世界多模态数据采集与 HBR Engine 智能处理，构建覆盖视觉、触觉、手部姿态等多模态信息的高质量具身智能数据集。数据经过自动化处理与严格质量验证，可直接用于模型训练、算法评测及科研研究。
