機器人領域，最羨慕AI大語言模型領域的什麼?答案是：數據。對于大語言模型而言，互聯網本身就是一座巨大的“數據寶庫”。文本、圖片、視頻等内容大量存在于網絡之中，可以持續為模型訓練提供素材。但機器人面對的世界完全不同。機器人要學習的不是一句話、一張圖片，而是如何在真實物理世界中完成一件事情：看到桌上的杯子，判斷它的位置;找到需要整理的物品，決定先拿什麼、放在哪裡;面對不同的環境和物體，調整自己的行為。這些發生在真實世界中的交互數據，并不會天然存在于互聯網中。這正是具身智能發展過程中正在面對的數據缺口。
數據，正在成為具身智能發展的重要基礎
從當前行業的數據積累來看，高質量機器人訓練數據的獲取，需要投入大量的設備、時間、人員和真實場景。公開數據顯示，即便是行業領先的機器人團隊，獲取高質量訓練數據也并不容易。Google DeepMind 在相關機器人研究中，曾使用13台機器人持續采集17個月，獲得超過13萬條機器人操作數據。為了進一步擴大真實機器人數據規模，谷歌随後，相關研究團隊整合60個已有數據集、覆蓋22種機器人形态，并彙集34個機器人研究實驗室的數據，形成超過100萬條機器人操作數據。即便如此，與機器人未來需要面對的大量任務和複雜場景相比，數據覆蓋仍然存在較大空間。這背後的原因并不難理解。
真正有價值的機器人數據，往往來自真實世界。
機器人學習的不隻是“怎麼做”，還有“先看什麼”
人類完成任務時，動作隻是最終呈現出來的一部分。拿取一個杯子之前，我們會先找到杯子;整理桌面時，會在不同物品之間不斷切換注意力;制作飲品時，會根據任務進程關注不同的材料和工具;進行分揀或設備操作時，也會持續觀察環境，并根據看到的信息調整下一步行為。也就是說，人的視覺注意，本身就參與了任務決策。但在傳統的視頻數據中，我們通常隻能看到“人做了什麼”，卻很難直接知道“人當時在關注什麼”。
随着具身智能訓練逐漸從單純的動作學習走向更加複雜的任務理解，第一視角(Egocentric)和以人為中心(Human-Centric)的數據開始受到行業關注。第一視角數據能夠更加貼近執行者實際看到的世界，而人類任務過程所包含的視覺關注與行為信息，也成為具身智能數據探索中的重要方向。這也讓眼動追蹤有了新的價值。
從眼動追蹤，到具身智能訓練數據
在真實任務中采集人類第一視角數據，并同步記錄視覺注意過程，可以進一步呈現人在完成任務時的關注變化，為具身智能訓練增加來自人類注意力與認知先驗的數據維度。這不是把眼動數據簡單“加進”機器人訓練，而是從人的行為出發，嘗試回答一個更基礎的問題：
機器人如果要學習人類如何完成任務，是否也需要知道人類是如何觀察任務的?
基于這一思路，七鑫易維正在将長期積累的眼動技術能力進一步延伸至具身智能領域，推出具身智能訓練數據采集服務。依托千萬級眼動數據庫以及十餘年眼動追蹤技術積累，七鑫易維将真實場景中的眼動采集經驗與具身智能訓練需求連接起來，為相關企業、高校及科研機構提供訓練數據采集服務。
千萬級眼動數據庫，是長期積累，而非短期建立
對于數據采集服務而言，真正的能力并不隻是“擁有設備”。十餘年的眼動追蹤技術實踐，讓七鑫易維逐步形成了從設備到采集、從技術到項目經驗的長期積累，并建立起千萬級眼動數據庫。在此基礎上，七鑫易維具備多類型、大批量眼動設備，可支持規模化數據采集;同時，長期的全場景采集經驗，也為不同任務和真實環境下的數據生産提供了基礎。當然，具身智能數據需求越來越大，對數據服務的穩定性也提出了更高要求。十餘年來，七鑫易維形成了四項核心能力：
深耕十年·經驗沉澱
長期深耕眼動追蹤領域，積累全場景數據采集經驗。
技術積累 · 持續優化
基于多年眼動追蹤技術實踐，不斷優化數據采集流程與項目執行效率。
多模同步·靈活擴展
支持人體運動、觸覺、頭部姿态等多模态數據同步采集，可根據不同場景靈活擴展。
設備充足·穩定供給
擁有多類型、大批量眼動數據采集設備，為規模化數據采集提供穩定基礎。
具身智能的下一步，需要更多“人的數據”
今天，機器人數據領域正在探索多種路徑。真機數據能夠提供真實的物理交互，仿真數據能夠擴大訓練規模，動作捕捉能夠記錄人體運動，而互聯網視頻則提供了大量真實世界信息。不同類型的數據各有價值，也各有局限，行業仍在不斷探索更加合适的數據組合。而眼動追蹤提供的，是另一個維度：人類在真實任務中的視覺注意。對于七鑫易維而言，從千萬級眼動數據庫，到十餘年技術積累，再到具身智能訓練數據采集服務，是眼動技術能力向新應用場景的一次自然延伸。當機器人開始越來越多地進入家庭、餐飲、物流、工業等真實環境，數據将不僅決定機器人“能不能學”，也将影響機器人“能學到什麼”。七鑫易維希望以眼動追蹤為切入點，持續積累真實世界中的人類行為數據，為具身智能訓練補充更多來自人的視角。機器人要學會在真實世界中行動，也許首先需要更多地了解人類是怎樣在這個世界中觀察、判斷與行動的。
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