让训练数据扩容40倍：行元发布机器人跨本体数据引擎Chorus， 解决数据规模化难题
2026.10.27 · 产品 · 产品发布 · 媒体报道
行元智能推出Chorus，把多设备采集的人类操作视频转成多本体机器人预训练数据。
10月27日，行元智能发布跨本体数据引擎“Chorus 众行”，可将智能眼镜、胸戴相机、腕部相机、UMI设备、智能头环等采集的人类操作视频，转化为适配不同机器人本体的预训练数据。测试显示，Chorus 可实现超40倍的机器人有效训练数据扩容，平均可用数据转化率提升至85%，每小时有效机器人轨迹处理成本降至15元。
- 支持智能眼镜、胸戴相机、腕部相机、UMI设备、智能头环等多设备采集的人类操作视频，降低对单一采集设备的依赖。
- 与“一份数据对应一种机器人”的普遍方案不同，Chorus 可将单份人类示范转化为适配不同机器人身体结构和运动范围的训练数据，实现跨本体复用。
- 通过三维运动重建、轨迹优化与质量校验，减少相机移动、手部遮挡等影响，将平均可用数据转化率提升至85%。
- 在当前测试配置下，通过16种机器人本体适配，将每小时有效机器人轨迹处理成本降至15元；结合3倍指令增广，实现约40倍有效训练数据扩容，单位训练样本等效成本仅需5元/小时。
- 行元智能采用 System Scaling 技术路线，此前发布 Agent Continuo，计划年内推出“Duet 同行”，形成持续学习与迭代闭环。
为什么值得看
机器人预训练数据规模化是具身智能落地的关键瓶颈，Chorus 给出了可量化的降本扩容方案。
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