只需一部手机搭配轻便夹爪，具身智能数据采集就能随时随地展开——这种看似科幻的场景，如今已成为现实。穹彻智能推出的RoboPocket系统，通过将智能手机转化为数据采集终端，让每个人都能成为具身数据的贡献者。该系统不仅突破了传统数据采集的场地限制，更通过实时价值评估机制，将数据质量管控前移至采集环节，为具身模型训练开辟了全新路径。
传统数据采集方案长期面临"不可能三角"困境：追求数据质量需牺牲便携性，降低采集门槛则难以保证数据可用性，依赖后处理清洗又会推高成本。穹彻团队从模型训练本质需求出发，将数据价值判断逻辑嵌入采集设备，开发出内置"数据价值中枢系统"的RoboPocket。该系统在数据生成瞬间即完成质量评估，通过实时反馈引导采集者调整操作，确保每帧数据都包含有效训练信号。
这套创新系统的工作原理可分解为三个核心环节：实时评估每帧数据的训练价值，检测操作完整性、轨迹合理性及场景信息量；即时引导采集者修正低效动作，避免采集无效数据；动态调度采集任务，根据模型能力缺口优先分配高价值采集目标。这种设计使数据采集过程与模型训练需求形成闭环，显著提升数据利用率。
实际应用中，RoboPocket采集的数据展现出显著优势。在开放环境的多步骤任务测试中，使用该数据训练的模型展现出更强的稳定性，能准确识别任务上下文意图，在光照变化、物体遮挡等干扰下仍保持高效执行。特别是在双臂协同操作场景中，模型可稳定完成零食分拣、毛巾折叠等复杂任务，证明其已具备在非理想条件下可靠运行的能力。
从产业演进视角观察，RoboPocket标志着具身数据采集进入社会化网络阶段。该系统前端连接真实世界的分散场景，后端对接任务库与模型训练系统，形成数据入口与调度中枢的双重角色。这种架构使普通用户也能参与数据采集，同时确保采集行为始终围绕模型需求展开，为构建大规模、高质量的具身数据集提供了可行方案。
技术团队透露，RoboPocket的研发基于对模型训练机制的深度理解。通过长期研究具身模型的数据回流闭环，团队掌握了哪些轨迹能转化为有效训练信号、哪些样本可补齐模型短板等关键认知。这种对模型能力缺口的精准把握，是构建实时价值评估系统的核心基础，也构成了该技术的核心壁垒。
随着具身智能竞争进入深水区，数据闭环建设深度正成为模型能力分化的关键因素。RoboPocket通过将模型反馈机制前移至数据采集阶段，不仅解决了传统方案的质量控制难题，更开创了数据采集与模型训练协同进化的新模式。这种创新或许预示着，具身智能领域的数据竞争，正从简单的规模比拼转向体系化能力构建的新阶段。
