全模态数据方案如何让智能工厂更快跑起来

制造业做AI，最常见的卡点不是算法，而是数据。很多工厂一边在上MES、WMS和工业互联网平台，一边又在车间里为“机器人怎么学会拧螺丝、搬料、装配”发愁：摄像头有了、PLC数据也有了，但真正能喂给模型训练、还能复用到不同产线和不同任务的数据，往往缺一大截。

我见过不少项目，预算花在算力和集成上，最后却输在“数据不成体系”：模态缺失、采集流程复杂、标注对不齐、版本管理混乱，导致模型效果不稳定，现场工程师也不敢放开用。智能工厂的“AI化速度”，本质上取决于数据链路是否足够短、足够稳。

最近行业里一个值得关注的动作是：零次方推出面向具身智能的“全模态”数据全链路方案（起价9.9万），把数据采集设备、数据采集与管理平台、训练与推理工具链打成一套。这件事放到“人工智能在制造业与智能工厂”的语境里，意义很明确：它不是单点硬件或单个软件功能，而是尝试把“从现场采到可训练数据”的距离压缩到最短，为制造业更快落地机器人与数字孪生提供底座。

智能工厂的真问题：不是没数据，而是“模态不全、链路太长”

**结论先说：制造业AI难落地，80%的时间耗在数据的“收集—对齐—清洗—可追溯”上。**尤其当你希望机器人完成接触式、精密化、长序列的任务（装配、上料、拧紧、插接、分拣易碎品等），单一视觉或单一传感数据很快就会撞墙。

1）模态缺失让模型“看得见但做不好”

常见现象是：视觉模型在实验室demo很漂亮，上线到车间就不稳。

• 只有视觉：能“识别”，但遇到遮挡、反光、相似零件就摇摆。
• 只有关节/轨迹：能“复现动作”，但环境稍变就泛化差。
• 没有力/触觉：对接触过程缺少反馈，拧紧力矩、插入力、夹持力度只能靠经验调参。

零次方在其方案中强调的“全模态”包含二维视觉、三维空间、关节、力触觉、声音等，这背后的逻辑很工业：多模态不是炫技，而是让机器人在不确定的现场具备“可控性”和“可解释性”。

2）采集流程繁琐，导致数据规模起不来

在很多工厂，数据采集像“临时项目”：今天拉一套相机，明天换个末端夹具，后天又改标注规则。最后的结果通常是：

• 数据格式不统一，训练脚本每次都要改
• 标注对不齐（时间戳、坐标系、传感器同步）
• 数据版本不可追溯，模型效果回归困难

这也是为什么“把采集设备+平台+工具链一起交付”的方案在制造业会更吃香：它降低了组织协同成本，让数据规模化成为可能。

为什么“全模态数据基座”会成为未来3-5年的主赛道

**答案很直接：具身智能的技术路线在快速变化，但高维全模态数据可以向下兼容。**零次方提出的两个优势——“维度兼容性”和“价值持续性”——对制造业尤其关键。

1）维度兼容性：先采全，再按需降维

很多企业担心押错路线：今天训练视觉-关节融合（例如ACT、Diffusion Policy、DP3等范式），明天可能要加语言指令或力反馈，后天又要做跨模态对齐。

全模态数据的价值在于：

• 你可以从同一批数据里剥离子模态数据集（例如只取视觉+关节）
• 同一套数据能服务多种算法对比与迭代
• 未来新增模态时，不必推翻重采

对工厂来说，这意味着投入更“抗波动”：产线改造一次的机会很宝贵，能一次采齐，后续就少折腾。

2）价值持续性：为VLA、世界模型、数字孪生预留燃料

制造业的AI下一步，正在从“单点自动化”走向“系统级智能”：

• VLA（视觉-语言-动作）把工艺、作业指导书和现场状态串起来
• 跨模态对齐让不同传感器的信号能互相校验
• 物理因果推理/世界模型用于仿真、规划与异常诊断

要实现这些，数据必须具备：同步、对齐、冗余、可追溯。全模态采集更接近“工业数字孪生”的数据要求：不是只存图像或轨迹，而是把“环境—动作—接触—反馈”完整记录下来。

一句很实在的话：没有全链路数据，数字孪生就容易变成“漂亮的3D动画”。

从“具身数据”到“工业价值”：智能工厂能怎么用这套思路

**结论：全模态数据方案真正的价值，是把机器人学习、预测性维护、工艺优化三件事拉到同一条数据线上。**下面给三个工厂更容易落地的切入点。

1）装配与精密操作：用力触觉补上最后一厘米

以插接、压装、拧紧为例，视觉能定位，但接触过程需要力反馈闭环。

零次方的ZERITH-H1强调集成触觉夹爪与高分辨率视触觉传感，示例包括抓取豆腐等易碎物。类比到制造业：

• 夹持薄壁件：防变形、防滑移
• 插接端子：检测卡滞与偏斜
• 拧紧螺钉：控制力矩与防滑牙

如果你的产线良率被“最后一厘米”拖累，那么把触觉数据纳入训练与评估体系，往往比换更贵的相机更有效。

2）柔性搬运与人机协作：遥操作把“老师傅经验”数据化

很多工厂有个现实：新任务上线初期，最懂流程的是老师傅，而不是算法工程师。

零次方方案里提到低延迟遥操与VR App工作流。一旦遥操足够顺滑，采集就从“研究型动作演示”变成“生产型技能沉淀”：

• 让熟练工在短时间内录制高质量示范
• 把示范变成可检索、可复用的数据资产
• 在不同班组、不同工厂之间复制技能

我更看重的是这点：**遥操不是为了替代自动化，而是为了加速自动化。**先把数据采齐，模型才有机会追上现场变化。

3）预测性维护与质量追溯：多模态让异常“可定位”

制造业里很多异常并不是瞬时发生，而是从“轻微偏差”逐步演化：振动、异响、力矩漂移、夹爪磨损、工件公差波动。

全模态采集把声音、力、轨迹、视觉放在同一时间轴上，带来的好处是：

• 质量问题能追溯到“哪一次接触、哪一个力峰值、哪一帧偏移”
• 维护不再只看设备报警，而是看过程信号的趋势
• 数字孪生可用真实过程数据校准仿真参数

这类价值往往更容易算ROI：少一次停线、少一批返工，就足以解释数据体系的投入。

落地智能工厂：采购设备之前，先把“数据标准”定下来

**结论：全模态方案能缩短链路，但工厂要拿到结果，还得先把数据标准和闭环机制建立起来。**我建议从四件事开始，越早越省钱。

1）先定义“任务包”，而不是先定义“模型”

把一个工位拆成可采集、可评估、可复用的任务包：

• 起止条件（工件到位、夹具状态）
• 关键过程信号（力、位姿、速度、声音）
• 质量判定（合格阈值、缺陷类型）

任务包清晰，数据采集才不会变成“拍了一堆视频”。

2）统一时间戳、坐标系与版本规则

全模态的难点不在传感器数量，而在对齐。

• 时间同步：所有模态同一时间轴
• 坐标系统一：相机、机器人、夹具、工装的标定关系
• 数据版本：采集批次、标注规则、清洗脚本要可追溯

平台化工具（分类、清洗、标注、检索）能大幅减少“手工胶水工程”。

3）训练与部署要一起设计

很多团队训练做得不错，上线却卡在实时性与算力。

零次方提到最高可选500TOPS推理算力与部署框架。对工厂来说，更关键的是：

• 推理延迟上限是多少（工位节拍决定）
• 容错策略是什么（异常回退、人工接管）
• 在线数据如何回流再训练（持续学习闭环）

4）用小场景跑通“数据—模型—现场”的闭环

别一上来就全厂铺开。更稳的路线是：

1. 选一个高价值工位（返工高/人工贵/节拍紧）
2. 采全模态数据，建立基线
3. 用标准接口快速对接主流训练框架
4. 现场A/B测试，固化指标（良率、节拍、停线次数）

闭环跑通后，复制到相邻工位会越来越快。

写在系列的脉络里：机器人产业的下一个竞争点是“数据供应链”

在“人工智能在机器人产业”这条线里，我越来越确信一件事：**硬件会迭代、算法会开源，真正拉开差距的是数据供应链能力。**零次方把“全模态数据采集—管理—训练—部署”做成一套方案，本质上是在把具身智能从“研究工程”推向“工业工程”。

如果你正推进智能工厂或工业机器人升级，我的建议很明确：把全模态数据当成长期资产来规划，而不是一次性项目成本。你可以从一个工位开始，但要用可持续的方式开始。

下一步怎么走？不妨回到最现实的问题：**你们产线里，哪一个动作最依赖老师傅的手感、最难写规则、却又最值得自动化？**那个动作，就是全模态数据最该先落地的地方。