Extend Robotics 专注于依托扩展现实（XR）技术重构远程机器人操控模式，核心目标是打破机器人操作的专业壁垒与地域限制，让无专业机器人技术背景的普通操作人员，也能高效、精准地完成远程作业。其自研的AMAS智能操作系统，彻底摆脱了传统机器人操控对专业控制台、复杂代码指令的依赖。在与QuarkXR的深度技术合作中，双方以SenseGlove Nova 2专业级无线触觉力反馈手套为核心硬件载

随着人形机器人产业高速迭代，基础运动能力已不再是行业竞争的壁垒。当下核心痛点已然转变：如何让机器人复刻人类般稳定、自然、精准的动态行为，高效完成双臂协同、精密抓取、柔性搬运、动态步态切换等复杂场景任务。在具身智能快速落地的浪潮中，高质量、高保真的人体运动数据，已然成为机器人控制优化、模型训练与工程落地的核心底层基础设施。在此行业变革背景下，Xsens 惯性动作捕捉系统跳出传统动捕工具的定位，深度融

触觉反馈的重要性灵巧操作领域的研究依赖于通过遥操作采集的演示数据。无论是在艾萨克仿真平台（Isaac Sim）中，还是在实体硬件设备上，当操作人员操控多指机械手抓取物体时，仅依靠视觉反馈，不足以还原机械手与物体之间的物理交互过程。握力、打滑现象以及接触发生的时机，都无法通过视觉直接观测。这就限制了操作人员在遥操作过程中对这些信号做出的反应，进而影响最终生成运动轨迹的精度。而触觉反馈恰好能够弥补这一

人工智能正在改变从视频中捕捉动作的方式。但合适的工作流程，仍取决于实际表现效果与制作需求。无标记点动作捕捉所能实现的效果无标记点动作捕捉依靠相机、计算机视觉与人工智能估算表演者的肢体运动，无需在身体上粘贴光学标记点。在影视娱乐行业，该术语通常指代基于视频的系统，能够把录制的影像素材转化为三维动画数据。部分平台仅需单台相机即可工作，网络摄像头或是智能手机拍摄的素材都可以使用。这让无标记点动作捕捉成为

Deep Trekker 公司设计并制造便携式水下遥控机器人（ROV），产品广泛应用于海上能源、民用基础设施、水产养殖、国防、搜寻打捞以及其他严苛作业场景。可帮助作业人员检测水下设施资产、采集实时数据，并在能见度差、环境条件不可预测、无 GPS 信号的工况下做出科学决策。为提升水下导航能力，Deep Trekker 将 Xsens MTi‑3 航姿参考系统（AHRS）技术集成至 SensorPod

人形机器人正以远超多数制造企业预期的速度出现在工厂车间。而较少为人所见的，是它们如何胜任工作：依托真实工人的操作技能与动作，适配已有的工业生产环境。过去的模式是手动编程：工程师为每一台机器人的每一项任务编写每一个动作的代码。如今取而代之的主流模式是技能迁移：采集熟练工人实际完成任务的操作过程，将示范动作转化为结构化数据，在仿真环境中完成验证，随后部署并复用这套技能 —— 跨任务、跨机器人，最终实现