10 月 27 日，钛媒体首发报道了行元智能的跨本体数据引擎 Chorus 众行。创始人杨世琦此前在北美顶尖机器人实验室工作，是最早把人类数据用于机器人训练的研究者之一，这家今年 6 月成立的公司明确不做硬件本体。
1 小时人类视频换 13.6 小时轨迹
Chorus 的做法是把智能眼镜、胸戴相机、UMI 设备等多源人类操作视频做清洗与三维重建，再通过原子动作识别、语义标注、三维运动重建、轨迹优化和跨本体映射，把不同来源的人类操作数据纳入统一处理管线，让同一份人类经验适配不同机器人本体。
官方给出的数字是当前测试配置下约 85% 的有效数据转化率。适配 16 种机器人本体后，1 小时经过预筛选的人类视频可生成约 13.6 小时的跨本体动作轨迹，结合 3 倍指令增广，最终实现约 40 倍的有效训练数据扩容。跨本体模型本身的技术脉络，可以对照 千诀 Polibrain 世界模型的复用思路。
不做本体的算盘和人机协作
杨世琦的理由是，中国已经拥有成熟且庞大的机器人硬件供应链，自建本体会拖慢软件模型迭代速度，而工业客户要的不是一个外形完整的人形机器人，是能稳定完成特定工序的系统。团队还设计了人机协作机制，机器人卡住时普通工人用简单设备在 2 到 3 秒内接管，纠偏后交还系统继续执行，接管反馈持续反哺模型。
物流场景下的目标节奏是先一名工人监督一台机器人，随着模型成功率提升再走向一拖三。他对行业现状的判断是，具身智能本质上仍处于非标自动化阶段，距离机器人广泛承担通用劳动力可能还需要三到四年，未来三年是技术窗口期。
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