戴若犁
诺亦腾机器人创始人、CEO
戴若犁博士，本科毕业于中国科学技术大学，博士毕业于香港中文大学，并获香港中文大学机械与自动化工程系杰出校友及工程学院杰出校友称号。 戴若犁博士是诺亦腾机器人（Noitom Robotics）创始人、诺亦腾科技（Noitom Ltd.）联合创始人，长期致力于人体运动数字化、人机交互与机器人学习。戴若犁博士拥有50余项国际专利，作为技术与产品负责人，他带领团队建立了从惯性、光学到多传感器融合的完整动作捕捉技术体系，累计向全球50多个国家和地区交付数万套专业系统，并一度取得约70%的全球专业动作捕捉市场份额。 2025年，戴若犁博士创立诺亦腾机器人，将十余年积累的人体数字化技术进一步延伸至具身智能数据基础设施，聚焦多模态人类行为数据、机器人遥操作及规模化数据生产，致力于将人类交互行为采集编译为机器可学习的数据。公司成立后连续完成多轮累计超十亿元融资。 戴博士自2024年起在多个公开演讲中提出建设“大规模具身智能数据工厂”的概念，并投身于实践建设之中。2026年带领团队发布具身智能数据平台 ModalityNet，并在上线后推动数据集开源工作，致力于将真实世界变得可学习，让人类交互数据成为机器人基础模型的重要训练来源。
演讲主题
从数据工厂到世界编译器
具身智能正在面对一个比语言模型更复杂的问题：机器人如何理解真实世界，并从人类行为与真实交互中持续学习？ 本次演讲将从具身智能的数据问题出发，分享诺亦腾机器人从建设规模化「数据工厂」，到探索「世界编译器（World Compiler）」的实践与思考。演讲将结合真实世界数据采集、人体运动与人—物交互、多模态数据生产、数据标准化及机器人学习等实践，讨论具身智能需要什么样的数据，以及数据基础设施为什么正在从单纯追求规模，进一步走向对真实世界的结构化表达与编译。 大纲： 一、基础介绍：从动作捕捉到具身智能数据基础建设 二、从“仿生”的第一性出发，构建具身智能数据金字塔 三、数据工厂：如何规模化机器可学习的真实世界数据 四、从数据工厂到世界编译器 通过本次演讲，听众将能够： 1. 理解 Physical AI 与传统 AI 在数据层面的核心差异，了解为什么真实世界数据正在成为机器人智能发展的关键基础设施。 2. 建立对具身智能数据体系的整体认知，了解从数据采集、同步、结构化、质量控制到模型训练与机器人部署之间的完整链路。 3. 了解具身智能数据生产方式的最新演进，理解数据工厂如何从规模化采集进一步走向更高质量、更丰富模态和更广泛场景覆盖。 4. 理解「世界编译器」这一技术构想：如何将连续、复杂的物理世界转化为机器可以理解和学习的数据表达，以及这一方向对未来机器人学习范式可能产生的影响。 5. 获得来自真实产业实践的一线观察，了解当前具身智能从数据到模型、从实验室到真实世界部署过程中正在解决的问题，以及未来值得关注的技术方向。
