围绕机器人从“能动”走向“会做”的关键瓶颈，如何以更低成本、更高复用性获取高质量操作数据，长期影响着灵巧操作、协作机器人与服务机器人等方向的迭代效率。当前训练策略通常需要大量包含人类意图与精细动作的示范数据，但数据采集链条涵盖设备接入、动作重定向、仿真与实机一致性校验等多个环节，流程分散、标准不统一，容易造成重复开发，也限制了数据共享与复用。基于此，英伟达在GTC2026大会上开源Isaac Teleop框架，旨在为“高保真、自我中心”的机器人数据采集提供一套更统一的工作流。该框架面向模拟与真实机器人遥操作场景，提供标准化设备接口、基于图结构的动作重定向管道，并简化数据采集流程，使数据在仿真与真实机器人之间的迁移更顺畅。对应的代码已在公开代码平台发布，便于研究机构和开发团队按自身机器人形态与应用需求进行扩展。
Isaac Teleop框架的开源以及MANUS手套的高精度动作捕捉能力，为机器人数据采集与策略训练提供了更可复用的路径，也为多设备接入与跨场景迁移打下基础。未来，随着更多工具链开放、标准逐步完善以及产业协作加强，有望继续提升机器人在真实场景中的部署效率与可靠性，推动涉及的应用加速落地。