国内最年轻AI教授创办的破晓智能发布SeePhys Hub，给Ego数据补上全身交互信息

10月14日，破晓智能（PHANES AI）联合天珑移动发布全身全模态数据采集系统SeePhys Hub。整套设备由一个四目头环、两个腕部手环、三个腰腿部动作追踪器和一副触觉手套组成，通过视觉与运动信号融合恢复全身姿态，并根据任务需求采集手部接触压力。

背景在于，第一视角的Ego数据已经成为具身智能数据采集的重要来源：人戴上设备，在日常场景中完成操作，相机跟着人走，采集不必始终围绕机器人本体展开。但对需要移动和全身协作的任务，只记录眼前的画面会遗漏关键状态——抬手够高处的物品时，肩膀、手臂和躯干需要一起调整，而第一视角相机能拍到双手，却不一定看得到手肘和腿部的位置。

SeePhys Hub的思路，是在人体关键位置增加少量追踪节点。设备在腰部和双小腿布置三个动作追踪器，结合头部视觉与双腕信息恢复全身姿态；IMU提供运动相关信号，UWB提供节点间测距，再与视觉结合完成姿态估计。头环提供360°环视，腕部相机补充近距离操作细节，可选配的触觉手套记录双手与物体接触时的压力变化。

多路信号还要对齐到同一时刻。按产品资料，头环内相机、IMU和UWB的同步精度不超过0.5毫秒——视频里手碰到物体的瞬间，需要与压力变化、运动状态对应，后续才能分析完整的交互过程。采集之后，配套平台负责解析、清洗、动作切分与语义标注，并衔接场景重建、姿态估计、手部追踪和动作重定向。

产品取舍上，团队把轻便、成本和真实场景中的活动自由度放在了重要位置：头环重量不超过220克，单个腕部手环不超过75克。触觉手套做成可选设计也是同样的工程考虑——创始人兼CEO杨朔提到，一些数据采集运营方的第一个要求就是“不要让我们的人戴手套”，因为洗碗等涉及防水的场景会影响精细操作，传感器本身也可能出现噪声。

在杨朔描述的三层数据金字塔里，底层是量大的互联网视频，顶层是高精度动捕与真机操作数据，SeePhys Hub瞄准的是中间层，希望兼顾规模化采集的潜力与更完整的交互记录。这次合作中，破晓侧重产品设计与算法，天珑移动提供成本控制、供应链及质量保障方面的经验。

团队此前已沿着触觉数据的获取、扩展与使用做过一系列工作：2026年5月公开EgoTouch数据集与TouchAnything研究，随后的TouchWorld让“手感”参与机器人行动，模型在预测视觉与接触目标后，再根据真实触觉反馈修正偏差。SeePhys Hub把范围从双手接触扩展到全身运动——对全身移动灵巧操作来说，机器人需要理解的不只是手如何接触物体，还包括身体如何移动、姿态如何调整，以及这些动作会带来怎样的物理结果。

按照规划，团队预计在2027年推出全模态世界模型，并优先在工业、餐饮零售等垂直场景开展应用验证；现阶段仍不准备造自己的机器人本体，杨朔把过早定下硬件的风险称为“纯纯的沉没成本”。对希望训练全身移动操作能力的团队来说，数据入口能否规模化，可能比模型参数规模更能决定进度。