在世界机器人大会召开前夕，章鱼动力正式对外发布 OctoSense 下一代具身智能数据采集产品，依靠 SYNEMG 肌电大模型完成全球范围内肌电跨个体零样本泛化技术突破，实现从传统 “一模一人” 向 “一模千人” 跨越，同时推出外骨骼同构数采手套，完成人手与灵巧手真机近乎无损的数据对齐。

　　当前具身智能赛道数据采集规模持续扩张，但原始数据并不等同于有效训练数据。多模态时间戳错位、三维尺度漂移、遮挡场景下力与姿态信息缺失、标注残缺等问题，造成大量采集数据无法投入模型训练。章鱼动力提出具身数据价值公式，数据价值由物理完备度、场景多样度、采集规模、数据质量四项相乘决定，任意一项短板都会大幅折损数据资产价值，行业不仅需要扩大采集体量，更要搭建完整链路，把原始传感信号转化为可直接用于模型训练的标准化数据集。

　　OctoSense 整套产品包含鱼眼头环、肌电手环、外骨骼同构数采手套三大硬件，衍生 OctoS‑Ego、OctoS‑EgoBio、OctoS‑DexUMI 三套可落地的数采方案，三套方案互为补充，分别在采集规模、行为自然度、物理真值精度上形成差异化取舍。鱼眼头环搭载四颗鱼眼相机，形成大视场环视覆盖，降低手部出画概率，前视双目依托空间大模型输出毫米级三维深度，还原真实空间尺度。80 克轻量化肌电手环搭载多通道电极阵列，采集前臂肌电信号，依靠 SYNEMG 肌电大模型还原手部姿态与发力大小。传统肌电模型高度依赖个体标定，更换使用者就要重新采集数据、完成微调，难以规模化。SYNEMG 依托大规模时序信号自监督预训练，学习跨个体通用肌电特征，新用户无需额外训练与标定，佩戴设备即可使用，相较开源模型，零样本跨人姿态重建误差降低 50%，实现毫米级定位精度，即便手部被物体遮挡，依旧可以输出手部姿态与 0.1 牛级别的主动发力信息，大幅提升大规模采集的效率上限。

　　外骨骼同构数采手套则瞄准跨本体迁移带来的 Retargeting Gap 难题。普通采集得到的人手数据，需要经过算法重定向适配灵巧手，结构差异会带来动作、接触力、关节状态的不可逆损失。这套手套与自研灵巧手保持完全一致的关节自由度与运动结构，人手驱动手套完成操作，采集的姿态、接触力数据可以近乎一比一映射到灵巧手真机，从源头消除跨本体转换误差，适配对物理真值要求严苛的后训练任务。

　　硬件完成信号采集之后，SYNData 算法与数据工程体系承接后续处理工作，对视觉、肌电、力传感多源信号开展物理信息恢复、多模态对齐、切片清洗、语义标注，输出可检索、可复用、可追溯的标准化数据集。硬件负责捕捉人类真实操作行为，SYNData 负责把操作行为沉淀为机器人能够学习的经验数据。三套采集方案面向不同业务场景，兼顾大规模预训练数据生产与高精度真机调试需求，为具身智能行业补齐高质量全模态数据采集的底层基础设施。