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　　执行任务获取数据，场景贴合度与数据真实性无可替代，但研发部署成本居高不下；二是仿真数据路线，凭借算力与仿真引擎生成海量合成数据，拓展性极强，却受限于仿真与现实的域差难题，难以完全适配真实应用；三是人类视频路线，通过采集大规模人类行为视频提取数据，成本与落地门槛最低，却易因场景还原度不足陷入应用误区；四是UMI数据路线，构建无本体依赖的通用化数据协议，打破硬件壁垒实现数据复用，通用性与适配性优势突出。

　　丁琰：高质量的UMI数据采集依然需要严密的物理空间设计，甚至有着极其严苛的规则限制。如果无限制、无规则地自由发挥，产生的数据一致性将极差，最终导致模型无法收敛。这些关于空间设计的约束和技巧，是我们最核心的竞争力之一。不同任务的数据采集环境存在明显差异，例如桌面级任务和移动操作任务，会采用不同的装置和采集规则。我们会制定一套复杂的空间引导规则，通过软硬件结合的方式，确保采集过程既具备现实世界的丰富度，又符合模型训练所需的逻辑一致性。