提炼人类操作意图
从视角变化、手部动作和任务状态中识别目标、步骤与关键判断。
Research
研究在真实任务里进化。
从 XR 遥操、共享自主、触觉视觉融合到 Ego 数据学习，智融把论文、系统和实验现场接到同一条技术曲线上，持续服务数据、模型与场景应用的双向反馈
Proof Points
看得见的系统，看得见的进展
每一项研究都指向更稳定的数据采集、更高质量的模型训练、特色智能体研发和更真实的应用验证
Proof Points
每一步，都看得见
从遥操界面到触觉实验，从第一视角数据到模型管线，进展留在系统和现场里。
Stage 01
XR 遥操采集，让复杂任务第一次真正可采
通过所见即所得的遥操界面，把专家示教、任务理解和数据记录放进同一套工作流。复杂任务由此被稳定记录、复现和沉淀。
- 面向复杂装配、非结构化工位和远程示教场景
- 让真实操作过程成为高质量数据入口
- 把“难采”问题转化为技术壁垒与能力起点
阶段演示视频 点击展开，查看 XR 遥操采集在真实任务中的演示过程。
Stage 02
具身大脑数采辅助，让长流程示教更稳，也更高效
在采集工作流中加入风险引导、共享自主和辅助控制后，复杂装配不再完全依赖持续人工控制。人负责关键判断，系统负责可辅助的部分，示教效率和稳定性同步提升。
- 适合长流程装配与双臂协同任务
- 降低示教疲劳与人力成本
- 让采集过程从“能做”走向“可持续做”
阶段演示视频 点击展开，查看共享自主如何进入复杂任务采集流程。
Stage 03
触觉增强，让接触丰富任务不只靠“看”来完成
面对柔性物体、精细接触和复杂操作，单纯依赖视觉往往不够。我们把触觉和视觉一起引入遥操与采集，让多模态信息真正服务于复杂任务成功率。
- 服务接触丰富、需要精细控制的工位任务
- 提升多模态数据采集的稳定性与可解释性
- 为后续具身模型训练提供更高质量样本
阶段演示视频 点击展开，查看触觉辅助遥操在接触丰富任务中的表现。
Stage 04
Ego 数据学习，让任务过程沉淀成可以迁移的模型能力
在稳定示教和多模态数据基础上，第一视角视频不再只是记录材料，而会进一步转化为技能分解、基础技能迁移和单视频学习所需的具身模型能力。
- 支持第一视角学习、技能分解与基础技能迁移
- 降低对海量重复遥操和标注的依赖
- 让训练结果更接近真实工位部署需求
阶段演示视频 点击展开，查看第一视角任务执行与模型相关演示。
Physical Understanding
从第一视角视频，读出动作背后的物理意图。
Ego 视频不只是记录材料。它可以帮助系统理解人类示教中的因果关系、接触经验和任务意图，进一步生成机器人可执行的操作能力。
学习因果与物理经验
理解接触、阻力、形变、失败和恢复策略，让数据包含真实任务的物理约束。
生成机器人操作与智能体能力
把人类演示转成机器人可学习、可迁移、可验证的技能片段，支撑专用模型和场景智能体迭代。
Lab Evidence
实验现场，是这条路线继续向前推进的起点
从触觉驱动遥操架构，到桌面任务、第一视角执行和真实物体采集，技术路线在一项项真实任务里持续进化，并把实验数据反哺模型训练与应用评测。
