8月27日，CHINGMU上海青瞳视觉科技有限公司正式加入 OpenLET 社区。作为全球动作捕捉领导者，青瞳视觉将依托十余年光学动作捕捉全栈技术积累，深度参与社区人体运动数据的开发建设，与社区共同夯实具身智能时代的 “运动数据基座”。
捐赠动捕数据，共建HumanMotion
数据采集的质量，直接决定了运动策略模型的上限。
加入社区后，青瞳视觉将参与共建SIG「HumanMotion」开发组，围绕动作捕捉数据的采集规范、数据格式与质量评估三大核心议题开展工作。我们希望把在实际项目中反复验证过的采集流程，转化为社区可复用的技术经验，让更多团队能够低成本产出“可训练、可复现、可对比”的人体运动数据。
同时，青瞳视觉还将首先向社区捐赠一批人体动作捕捉数据，并面向Roban（鲁班）机器人完成动作重定向与格式适配，适配后的数据可直接用于小脑运动策略训练与算法验证。具体规模、格式及开放方式见社区后续公告。
从采集能力到数据生态，持续开放运动感知价值
在具身智能领域，青瞳视觉已沉淀 MotionDecode 具身智能数据集—— 面向机器人企业、算法团队、科研机构与仿真平台打造的多模态高质量运动数据体系。目前已构建 3000 小时数据，预计年产可达 50 万小时，覆盖身体姿态、手部姿态、Ego 视频、触觉压力、IMU、第三视角、交互道具位姿及环境等多模态数据，涵盖家庭、工业、办公、室外等多种真实场景，兼容 BVH、FBX、CSV 等十余种通用格式。
该计划首期已围绕机器人训练、动作生成、仿真验证与具身智能模型学习等核心场景，免费开放 1000 小时高质量人体动作数据资源，推动行业从单点技术探索走向数据生态共建。
诚邀加入MotionDecode 数据早期试用与反馈计划，首期1000小时高质量人体动作数据集已开放扫码免费申请通道，并将持续迭代更新。更多样例数据将陆续通过GitHub、Hugging Face及青瞳视觉官网开放，敬请关注。
MotionDecode 数据开放计划显著降低了具身智能行业的研发门槛，为全球科研机构与企业提供统一、高质量的训练数据基准，填补了行业在大规模、高精度、全场景人类运动数据领域的空白，赋能人形机器人全身运动控制、灵巧手精细操作、人机协同交互等核心技术突破。
此外，青瞳视觉联合清华大学、上海电影艺术职业学院共同打造了国内首个专业舞蹈数据库，已在上海数据交易所正式挂牌。数据库全程采用青瞳视觉高精度光学动捕系统及自研 CMAvatar 软件，覆盖古典舞、民间舞等多个核心舞种，目前已积累 4200 余份带 AI 评测标记的视频资料及海量高质量人体动作数据，可直接支持数字人驱动、AI 模型训练及影视游戏内容创作。
从高精度光学动捕系统，到多模态具身数据采集平台，再到开放共享的数据资源，青瞳视觉正将多年积累的运动感知能力，转化为面向具身智能时代的数据基础设施能力。我们相信，数据采集能力的开放，比单一数据集的开放更具长期价值。青瞳视觉期待与OpenLET社区及更多产学研伙伴一道，打通从数据采集、格式适配到策略训练的全链路，为人形机器人运动控制能力的持续进化提供坚实支撑。
