湖南
章魚動力 SynapX 堅信，具身智能的競爭，最終不是單點能力的競爭，而是系統能力的競爭。
據IPO早知道消息，章魚動力SynapX日前正式發布面向靈巧操作的全模態數據采集系統 SYNData。
不可否認的是，現階段的具身數據的采集仍然存在諸多挑戰——1、全模態：不僅要獲取視覺，還要獲取手部位姿、全掌接觸狀態與力分布；2、高精度：真正有價值的是高保真、高質量的數據；3、大規模：覆蓋海量真實任務、場景，支撐基礎模型訓練；4、零干擾：不改變人的自然操作方式，采集人的原生行為。
為此，章魚動力推出涵蓋頭部 Ego、肌電（EMG）手環和仿生外骨骼數據手套的三大核心硬件模塊，旨在建立一套系統，把人類產生的“碳基”操作信號，轉變為“硅基”機器人數據——其中，頭部 Ego采用四目視覺布局，由前視雙目魚眼和左右兩側魚眼組成，負責采集第一視角視覺數據；EMG 則作為 Bio2Robot 的核心輸入之一，與視覺共同作為 AI 模型的輸入，使得在遮擋場景下仍能恢復手部位姿與接觸力分布，從而實現全模態人手操作數據的生成；而五指仿生外骨骼數據手套則可實現高精度位姿、全掌接觸力和近距視覺的采集。
這里需要指出的一點是，SYNData 的核心，不是繼續堆疊更多傳感器，而是基于 Bio2Robot 的機制，用 AI 模型，把人類生物學信號轉化為機器人可學習的數據。
目前，章魚動力已打造了三大數采產品——1、可實現10倍規模化的SYNData-DexUMI：采集頭部視覺、手部位姿、全掌接觸狀態和力分布以及肌電信號，讓視覺、位姿、力觸和肌電在同一時間軸、同一任務中對齊；2、可實現1000倍規模化的SYNData-EgoBio：采集 Ego 視覺和肌電信號，并利用 Bio2Robot 機制，通過 AI 模型計算得到手部位姿、接觸狀態和接觸力分布。讓原本只能在專業采集設備中獲得的全模態數據，可以通過日常佩戴的形式零干擾、規模化獲取；3、可實現1000倍規模化的SYNData-Ego：最輕量化的采集形態，用最低成本采集最大規模的操作數據。捕捉人手如何觸達、物體如何操作、環境如何變化的視覺數據。
綜上來看，章魚動力計劃以 Bio2Robot 為理念內核，分層構建 DexUMI × EgoBio × Ego 三大采集路徑，覆蓋全模態、高精度、大規模與零干擾采集，打通從人類操作到機器人智能的數據鏈路。
值得一提的是，章魚動力在上個月，剛剛參與了機器人國際頂會 ICRA 2026 官方賽事 AGIBOT World Challenge 的 Reasoning to Action 賽道線上賽階段，位列當前公開榜單全球第二、中國第一。（注：ICRA 是 IEEE International Conference on Robotics and Automation 的旗艦會議）
要知道，章魚動力于今年1月才成立、且正式參賽不過 3 周，SynapX 便在機器人頂會官方賽事進入全球前列。這項成績所體現的，不只是任務表現本身，更是團隊對方向的判斷、對復雜系統的組織能力，以及在短時間內把關鍵問題做深、做通、做出來的效率。
畢竟，在章魚動力看來，具身智能的競爭，最終不是單點能力的競爭，而是系統能力的競爭。真正決定上限的，不是單個模型或單項任務，而是能否圍繞基礎模型、策略模型、數據體系建立起持續進化的完整閉環——基礎模型決定能力底座與泛化邊界，策略模型決定任務落地與執行效率，數據體系決定能力演進的速度與方向。
這也在一定程度上解釋了章魚動力為何在成立伊始便提出了 SYNTH 深思架構，構建面向物理 AGI 的核心技術體系——SYNTH 深思架構的核心，不是簡單疊加模塊，而是把三者組織成一個統一演進的系統，使能力沉淀、任務落地與數據反饋形成閉環，持續逼近真實世界中的通用操作智能。
過去兩年行業討論最多的是模型架構和硬件性能，但真正的瓶頸已經轉移至“可規模化的全模態物理交互數據”。誰能在數據問題上建立系統性優勢，誰就掌握具身智能時代的核心資產。
顯然，章魚動力已經走在了前列。
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