在机器人具身智能的G1-G5演进路线中，G5阶段的具身AGI（通用人工智能）是行业终极追求，其核心目标是打破传统分层架构，实现单模型闭环完成感知-决策-动作全流程，从而使机器人能够主动理解人类抽象意图，无限适配各类未知场景，真正实现从“功能体”到“智能体”的跨越。但就当前全球机器人发展现状而言，行业整体仍处于G2到G3的关键过渡阶段，这一阶段的核心技术诉求的是摆脱对人工设计的依赖，通过端到端训练，依托海量高质量数据自动生成可复用的机器人原子能力，为后续通用大模型的迭代奠定基础。

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目前业内公认的机器人通用大模型发展方向之一，便是VLA（语言-视觉-动作）大模型，其核心优势在于将语言指令、视觉感知与机器人动作执行深度绑定，让机器人能够通过理解自然语言、识别视觉场景，自主输出适配的动作响应。而VLA大模型的训练过程中，“预训练+强化学习”的组合模式是关键：通过语言-视觉-动作配对数据完成模型预训练，搭建基础能力框架；再通过大量高质量、场景化的特定数据开展强化学习，优化动作精度、泛化能力与决策效率，最终实现模型在复杂场景中的稳定落地。

而在强化学习领域，人体动捕数据前沿技术的应用的是核心突破口。通过真人穿戴专业动捕设备，可精准捕捉人体关节运动轨迹，生成高保真的原始动作数据——这类数据贴合人类自然动作逻辑，更适配机器人模仿学习与强化训练的数据需求。而广州虚拟动力的机器人数据转化平台的核心价值，便是将这类高保真的真人动捕原始数据，快速、精准地转化为机器人强化学习可直接调用的标准数据，打通“数据采集-数据转化-训练应用”的全链路。

01 源格式兼容，实现动作无缝加载

平台全面支持真人动捕MD格式数据导入，兼容主流动捕设备采集的原始数据，无需额外进行格式转换预处理，可实现动作数据的无缝加载与实时预览。

02 可视化精调，保障数据适配性与精准度

考虑到真人动作与机器人物理结构、关节自由度存在差异，原始动捕数据可能存在突破机器人物理极限、动作不到位、轨迹不流畅等问题，该平台的可视化调节功能，一方面可以实时校验动作合理性；另一方面可以对动作的关节角度、运动轨迹、平衡状态等进行精准修正，提升强化学习的训练效果。

03 CSV格式导出，直接适配强化学习训练

平台最终可输出经过重定向、优化后的CSV标准数据格式,彻底打通了“数据采集-数据转化-训练应用”的壁垒，省去了用户自行处理数据格式的繁琐流程，让高质量动作数据能够快速投入强化学习训练，大幅缩短训练周期

即付即用机器人动作数据包：省时高效，加速强化学习落地

除了高效的数据转化功能，平台还配套提供即付即用的机器人动作数据包，覆盖多种高频训练场景，用户可即付即用，省去机器人强化学习前端数据采集、转化的全部流程，聚焦核心的模型训练环节，进一步提升强化学习的迭代效率。核心涵盖：基础交互动作、场景化功能动作、热门舞蹈动作等三大类数据，全面适配VLA大模型及各类机器人强化学习的基础训练与场景化训练需求。

未来，随着人体动捕技术与数据转化技术的持续升级，机器人数据转化平台将进一步丰富数据类型、优化转化效率，适配更多场景下的机器人强化学习需求，为机器人具身智能的持续演进注入源源不断的数据动力，推动机器人更快实现从“专用智能”向“通用智能”的跨越，助力G5具身AGI终极形态的早日实现。