规模化数据，
为灵巧操作而生
灵巧操作模型的训练，需要海量高质量的交互数据。临界点的产品体系为数据获取而设计：从跨本体数据、遥操作真机数据到闭环部署数据，构成覆盖"基座—本体—部署"三层的数据金字塔，为具身智能团队提供可规模化的操作数据基础设施。
基座层 · 通用操作先验
大规模人类操作视频与第一视角示教数据，让模型在接触真机之前，先学会操作的通用规律
本体层 · 真机数据落地
多本体遥操作采集，高保真关节与触觉数据，将通用先验对齐至真实机器人本体
部署层 · 闭环数据回流
真实工作流中的部署数据持续回流，支持策略的闭环精调与持续进化
应用案例
