FrodoBots 設計了一款名為 RoboCap 的可穿戴設備，並將其開源。該設備可連續進行十小時以上的自我中心視頻拍攝，專為在非受控實驗室環境下的真實世界數據收集而設計。這款硬體在 @BitRobotNetwork 的任何報導中幾乎未被提及，但它正好處於網絡同時所需的兩大要素——規模與多樣性——的交匯點上。 SN/05 SeeSaw 在 iPhone 上運行，這是大眾參與層，摩擦低，任何人都能參與，數據量高。RoboCap 則是精準層。專為自我中心拍攝設計的可穿戴設備，能確保各參與者在畫面構圖、視野範圍和傳感器數據上保持一致。當你訓練需要理解人類從第一人稱視角與物體互動的機器人策略時，拍攝硬體的一致性並非細節問題，而是決定數據集能訓練出乾淨模型，還是讓每個樣本都引入硬體層面噪聲的關鍵差異。 開源決策也值得關注。FrodoBots 並未將 RoboCap 商品化，而是直接發布了設計。任何研究團隊、實驗室或硬體合作夥伴現在都可以基於此設計進行改進、修改，並部署於自身的數據收集項目中。如果這一設計在學術機器人領域獲得廣泛採用，BitRobot 將最終建立起一套分佈式的自我中心拍攝硬體標準，並反饋至網絡自身的訓練流程中。 這個反饋迴路在紙面上十分優雅。但實際上有多少實驗室會採用一家加密機器人初創公司的開源可穿戴設備，則是另一種考驗。