1. 负责具身智能数据体系建设：设计和实现多模态数据采集、存储与处理方案，包括视觉(第一/第三视角)、语音、触觉、力觉、IMU、动作捕捉等；确保数据的规模化采集、同步与高质量标注； 2. 构建数据到模型的高效闭环：推动感知-动作-反馈的全链路数据驱动，探索基于人类示范、远程遥操作、第一视角视频等多源数据的具身智能建模方法，为大模型预训练、VLA(Vision-Language-Action)等提供高质量数据支撑； 3. 优化数据与算法结合：参与类人形机器人或物理智能体的算法训练数据构建与增强，提升模型在真实物理环境中的泛化与鲁棒性；研究数据清洗、去重、对齐、分布控制等关键技术； 4. 跨团队协作：与硬件、机械、产品团队紧密合作，打通传感器、执行器与数据采集系统的接口；支持实际业务场景需求分析，提出可行的数据采集与应用方案并推动落地； 5. 前沿探索：跟踪具身智能和多模态数据集(如Ego4D、EgoScale等)的最新进展，探索适用于本地场景的数据标准、评测指标和创新方法，推动数据驱动的具身智能发展。