当前制约具身智能持续进化及规模化落地的核心瓶颈，始终是真实世界物理的数据缺失。传统“一场景一训练”的数据采集模式，无法同时满足具身智能模型训练所需要的“高质量、多样性、规模化”的数据集要求；这一“不可能三角”成为阻碍具身智能发展的一道高墙。

作为深耕智能物流领域近30年的科技创新企业，德马科技深度布局具身智能数据赛道，构建多元协同数采体系。依托自有物流场景训练基地，德马科技大规模开展人形机器人真机实采，叠加轻量化UMI 采集模式，持续优化行业模型与智能装备，保持行业应用前列。

前期双方联合推出的OmniEgo无本体数据采集方案，以人类第一视角为核心，在真实场景中完成自然交互，沉浸式采集视觉、触觉、音频、轨迹等全模态数据，快速构建“跨场景、跨本体、跨模态”的通用具身数据生产体系，为具身智能行业输送源源不断的“数据燃料”，筑牢具身智能产业数据底座，加速物理AI的迭代与落地。

作为创新推出的“采集—清洗—自标注—质检”一体化全管线，OmniEgo伴随式数采方案凭借自研的OmniEngine数据处理引擎，实现第一人称视角下的毫秒级多模态精准感知与三维重建，实现高质量、多样性具身智能数据的规模化生产，重新定义第一人称高质量数据采集标准。

相较于传统方案，德马OmniEgo方案有望实现数采效率提升10倍以上，采集成本降低90%以上，数据规模可扩展至亿小时级别，信息保真度高，数据通用率提升80%以上，助力模型泛化能力提升，可支持不同机器人模型的预训练迭代，德马OmniEgo始终通过技术和算法优化，来平衡数据质量、采集效率与成本控制，为具身智能体训练提供稳定的“数据燃料”。

现阶段，德马OmniEgo数采方案已全面进入规模化落地周期。德马不断突破技术边界，优化采集方案，拓展场景覆盖，聚焦物流仓储、工业制造、服务零售、康养医疗、特种作业、日常居家和科研实验等垂直领域深度部署OmniEgo采集方案，推进场景化试点应用，让每一个真实场景的交互数据，都能成为物理AI的进化养分，让机器人真正理解世界，解锁无限可能。

立足全球化2.0战略布局，德马未来还计划在亚太、北美、欧洲等核心市场搭建本地化数据采集节点，逐步构建覆盖多场景、多语种、多工况的全球具身数据网络，为物理AI产业的快速发展筑牢数据基建。

为打通EGO数采技术应用落地的“最后一公里”，德马与麦擎达成深度战略合作，依托德马全球首个物流场景具身机器人训练与数据采集中心，从数据采集、智能清洗、精准标注，到标准化数据集输出，双方将构建起一站式数据服务闭环，致力于打造高精度、可量产的统一数据采集与训练验证体系，持续沉淀海量、高价值、高泛化数据，稳步补齐具身模型训练短板。

德马OmniEgo数采方案在2026年“数据要素×”大赛浙江分赛区，凭借硬核技术架构、清晰商业模式、成熟落地成果，获得赛事评审专家组高度评价，成功晋级省赛。