负责具身智能数据平台的搭建与开发，构建覆盖采集、处理、标注、质检全链路的自动化数据管线，支撑大规模机器人学习数据的高效生产
研发基于三维重建的场景与物体数字化技术（如 NeRF、3D Gaussian Splatting、MVS 等），构建高保真三维资产库，为仿真环境与合成数据生成提供基础数据支撑
开发人体与手部运动建模系统，涵盖全身动作捕捉、灵巧手姿态估计、人手-物体交互重建等，将人类示范数据高效转化为机器人可用的训练数据
设计并实现自动化/半自动化标注系统，结合视觉基础模型（SAM、GroundingDINO 等）与主动学习策略，实现操作任务中关键语义信息（动作分割、接触检测、物体状态等）的高效标注
搭建多模态数据采集系统，集成多视角相机、深度传感器、力/触觉传感器、动捕设备等，设计标准化采集流程，保障数据质量与一致性
建立数据质量评估与治理体系，开发数据清洗、去重、平衡、增强等工具，构建面向机器人操作任务的高质量 benchmark 数据集
与算法团队紧密协作，根据模型训练需求（VLA、World Model、RL 等）定义数据规格，推动数据驱动的算法迭代闭环