机器人缺的不是模型而是经验:Ropedia 发布经验采集硬件 HOMIE Gen2
机器之心 · wechat · 2026-08-31
新加坡具身智能公司 Ropedia 发布第四代多模态采集设备 HOMIE Gen2,提出「人类经验规模定律(Human Experience Scaling Law)」:机器人能力将随高质量人类经验的规模化增长而提升,行业的关键缺口不在更大的模型,而在可学习的完整经验。
硬件方面,HOMIE Gen2 配备 4 目全景 360° 视觉与 4 路空间音频,整机约 380g、续航约 13 小时、传感器同步精度 50µs;空间定位相对误差约千分之二,深度误差 2.5%,手部动捕误差 4.68mm,动作语义标注准确率 96%,数据可直接进入训练。相比上一代部署速度提升约 10 倍,采集成本降至约 1/12.5。其配套数据体系覆盖双目视频、深度、全身关键点、3D 高斯、4D 跟踪等十余种模态,统一到同一时间轴与坐标系。此前发布的旗舰数据集 Xperience-10M 包含约 1000 万真实交互片段、1 万小时第一视角视频,总规模近 1PB。
CEO 陈昭熹表示公司不做数据商而要做基建方,愿景是三到五年内成为机器人学习基础设施公司;联合创始人、南洋理工副教授刘子纬强调无本体采集把数据产能从机器人保有量解放到人类数量,「不要只构建更大的大脑,而要构建更好的经验闭环」。
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