行元智能发布Chorus 数据扩容40倍

时间：2026年10月27日 地点：中国（行元智能总部）；面向机器人开发者与产业客户线上发布 人物：行元智能创始人兼CEO杨世琦；技术联创司晨阳、杨靖康 事件详情： 10月27日，行元智能正式发布面向机器人预训练的跨本体数据引擎“Chorus众行”。该引擎将不同来源的人类操作示范纳入统一的数据处理管线，通过共享的中间表示，把人类经验转化为适配不同机器人本体的训练数据。 具体做法上，Chorus把智能眼镜、胸戴相机、UMI设备、腕部相机等多种设备采集的人类操作视频做清洗与三维重建，经原子动作识别、语义标注、三维运动重建、轨迹优化及跨本体映射等环节处理，使同一份人类示范能够跨本体适配至多种机器人，从而扩大有效训练数据的供给规模。 按行元智能公布的测试配置，Chorus实现了约85%的有效数据转化率；通过适配16种机器人本体，1小时经过预筛选的人类视频可生成约13.6小时的跨本体动作轨迹；进一步结合3倍指令增广，最终实现约40倍的有效训练数据扩容。在成本口径上，官方称通过16种本体适配可把每小时有效机器人轨迹的处理成本降至15元，结合3倍指令增广后单位训练样本的等效成本约5元/小时。需要说明的是，上述转化率、扩容倍数与成本数字均为厂商自报的测试结果，行元未披露测试集构成与第三方复现情况。 行元智能的定位是一家新兴具身智能企业，目标是“将人类经验持续转化为机器人能力”，打造面向物理世界的通用具身大脑。其技术路线为System Scaling（系统规模化），贯通数据、模型与真实部署三层：此前发布的Agent Continuo可部署于可穿戴设备，支持人类动作视频的规模化；通过Chorus把多源人类操作示范转化为机器人预训练数据；计划年内推出的“Duet 同行”将加速模型进入真实场景，把人类指导、纠错与交互反馈持续回流至模型训练，形成持续学习与迭代的闭环。 创始人杨世琦毕业于加州大学圣地亚哥分校，师从Meta Superintelligence Labs研究总监王小龙教授，是全球最早开展跨本体操作与人类数据学习方向研究的研究者之一。技术联创司晨阳为国家级青年人才，负责行元WAM世界动作模型的架构与规模化研究；技术联创杨靖康是第一视角多模态感知与人类数据理解领域的代表性研究者，两人近期均入选2026年全球前2%顶尖科学家榜单。 背景： 机器人训练数据短缺是行业的老问题。早期依赖遥操作采集数据，成本高昂且场景受限；后来出现的UMI等方案虽脱离了机器人本体限制，但仍未能彻底盘活现实世界中海量、持续产生的人类行为数据。人类视频本身存在手部遮挡、视角变化、轨迹不完整等问题，加之身体结构与运动方式差异，若未经处理，绝大部分数据会在质量筛选中被直接剔除。 杨世琦的判断是，行业真正的命门不在硬件，也不在一味追逐模型创新，而在于如何实现训练数据规模化地供给与复用。他在接受钛媒体采访时表示，具身行业普遍偏重以Demo或Paper形式反映机器人学习能力，甚至部分演示背后的真实模型能力也需要打个问号；行业目前仍处于“非标自动化”阶段。他透露，2025年7月回国后他花数月调研国内具身智能的真实进展，发现科研与产业上存在部分差异。 关于人机协作机制，行元设计了一套接管流程：机器人卡住时，不懂技术的普通工人可通过简单设备在2到3秒内快速接管，纠偏后交还系统继续执行，人工接管的反馈持续反哺模型。初期在物流等场景可由一名工人监督一台机器人（“一拖一”），随模型成功率提升再向“一拖三”演进。 影响： 如果85%的转化率和40倍扩容在真实场景中可复现，具身智能的数据供给瓶颈将被显著改写——行业此前的默认假设是“一台机器人一小时只产出有限的有效轨迹”，而跨本体中间表示提供了一条把人类行为一次性复用给多台机器人的路径。 在行业格局上，行元选择了“不做硬件本体”的路线，理由是自建本体会投入巨额资本并拖慢软件模型迭代速度，而工业客户真正需要的是一个能稳定完成特定工序的系统。这与国内多数具身创业公司涌向本体制造与大模型架构的方向形成差异。 需要指出的是，Chorus目前仍处于发布首日，官方尚未公布客户名单、真实部署规模与长期复现数据；转化率、扩容倍数和成本数字均出自厂商测试，其在异构本体、真实工厂环境下的稳定性仍待观察。 总结： 行元智能发布跨本体数据引擎Chorus众行，用统一处理管线把智能眼镜等设备采集的人类操作视频转成可跨机器人本体复用的训练数据，官方测试口径为约85%有效转化率、16种本体适配、约40倍有效训练数据扩容、单位等效成本约5元/小时。对关注具身智能的读者，这是一条从“造机器人”转向“供数据”的技术路线样本，其数据口径能否在产业侧被验证，比发布会数字本身更关键。 参考来源： 1. 第一财经： https://www.yicai.com/news/103410930.html 2. 财联社·科创板日报： https://www.cls.cn/detail/2516193 3. 腾讯新闻（科创板日报，测试数据与团队背景）： https://news.qq.com/rain/a/20261027A0644I00 4. 新浪财经·财经头条（成本口径与产品线）： https://cj.sina.com.cn/articles/view/5061312402/12dad7f9202002mmse 5. 钛媒体（创始人杨世琦独家专访全文）： https://www.tmtpost.com/8183026.html 6. 东方财富网： https://finance.eastmoney.com/a/202610273909480640.html 7. 新浪财经： https://finance.sina.com.cn/roll/2026-10-27/doc-iniwruyt8867449.shtml 8. 腾讯新闻： https://news.qq.com/rain/a/20261027A06WKT00