腾讯云LIVSYN灵生：破解具身智能WAM模型数据采集瓶颈与端云一体化基座

数据来源：2026腾讯云AI产业应用大会

突破单机物理锁定：WAM时代具身智能的数据规模化困境

随着具身智能模型范式从 VLA（直接预测动作的反应式策略）向 WAM（世界模型+动作模型，预测未来世界状态及动作） 演进，行业对训练数据的需求发生了根本性转变。视频中的物理交互序列成为更密集的训练信号，数据 Scaling 的天花板被大幅拉高。

在此战略演进下，企业在数据采集与底层算力架构上面临双重瓶颈：

• 跨本体数据采集鸿沟： WAM 时代的数据瓶颈已不再是“有没有一台机器人”，而是能否低成本、持续地采集真实、多样、可对齐的人类操作数据。单一机器人受限于场地与采集员熟练度，效率有限；而跨机器人物理本体直接混用数据会引入极大的 Gap（偏差）。
• 大模型训练的存储带宽制约： 随着训练规模化，本地磁盘和传统 NFS 导致数据分散形成孤岛，多机 GPU 协同传输效率低下。面对视频流、点云序列等非结构化数据，本地存储 IO 能力形成明显瓶颈，直接制约模型训练与交付周期。

构筑无本体采集矩阵：Livsyn端云一体化数据基础设施

为解决高成本、单一视角的物理采集限制，腾讯云推出了 LIVSYN 灵生 平台。该体系并非单点硬件，而是贯穿采集、管理、训练、部署的 WAM 数据规模化端到端基础设施。

平台核心通过引入 UMI（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）数据体系，将“真实世界的人类操作”转化为机器人可学习的资产，提供以下矩阵支持：

• 端侧无本体采集硬件： 包含 LivUMI Grip（手持式 UMI 夹爪，捕获真实操作轨迹/触觉/视觉）、LivUMI Ego（头戴式第一视角采集，补足任务上下文）、以及 LivUMI DEX（数据手套）。
• LDP 数据平台： 负责数据回放、人工+AI 标注审核，将原始视觉、轨迹、任务数据统一管理并生成训练数据集。
• 云端高性能存储底座： 采用 腾讯云对象存储 COS + GooseFS 高性能缓存系统 的架构组合，打通从灵生科技本地 IDC 到云端开发训练平台的数据迁移专线。

释放端侧与云端算力：多模态数据采集与存储指标解析

通过软硬件协同，LIVSYN 灵生在数据质量（输入端）与模型生产效率（处理端）上实现了具体的量化指标跃升：

• 突破存储与多机协同吞吐率： 借助 GooseFS 高性能共享缓存，单客户端吞吐性能达到 40 Gbps，彻底消除非结构化数据高吞吐读取的带宽瓶颈，有效提升大模型多机并行训练效率。
• 高精度微操动作捕捉： LivUMI Grip 专业版实现 1mm 空间定位精度（便携版为 8mm），并选配 0.1N 触觉分辨率传感，支撑高质量动作标注。
• 长时程多模态数据对齐： LivUMI Ego 搭载 3 枚相机（双目+Main RGB）与 9 轴 IMU，提供 150° 广阔视场角，且工况续航达到 ≤4小时（20000mAh），确保时间同步、空间标定与相对轨迹解算的高度对齐。

落地多元真实场景：打通从碎片化采集到工业部署的链路

LIVSYN 提供了一条同一套数据链路服务 VLA 动作学习与 WAM 世界状态预测的闭环。目前，该体系剥离了特定机器人本体的束缚，已实际应用于多种高频任务场景：

• 下沉至碎片化采集环境： 方案广泛部署于具身数据采集场、高校/职校实训中心、众包碎片化采集以及科研二次开发等场景，覆盖家庭厨房、仓储货架、实验室桌面等长尾任务。
• 无缝对接下游机器人： LDP 平台内置 VLA / WAM 端到端训练管线（支持 Diffusion Policy / ACT），支持策略模型一键导出，并直接适配主流工业机器人（L1）与通用机器人（L0），支持增量学习。

锚定世界模型演进路线：以统一接口消除跨硬件迁移损耗

在具身模型加速进化的节点，腾讯云 LIVSYN 灵生的核心技术壁垒在于将异构的人类动作与观测数据对齐到了通用的 UMI 接口。

该基座不仅利用 COS+GooseFS 架构解决了高价值训练数据缺乏冗余保护和多节点传输慢的系统稳定性痛点；更在算法演进层面，确保了同一套无本体数据资产，既能作为 VLA 的动作标签，也能为 WAM 提供世界状态预测所需的物理动态表征。这套逻辑从根本上降低了跨机械臂、跨末端执行器之间的本体差异损耗，为具身智能企业构建了真实世界数据飞轮的底层基建。