现实世界数据采集是指在物理环境中通过各类传感器、图像设备或其他记录装置，系统性地收集真实场景中的多模态数据的过程。这些数据可能包括视觉图像、声音信号、温度读数、运动轨迹等反映客观世界状态的原始信息，其核心价值在于为具身智能系统提供训练和验证所需的真实环境样本。
在AI产品开发实践中，高质量的现实数据采集直接影响模型的环境适应能力。以服务机器人为例，通过在超市、医院等真实场景采集的顾客行为数据、货架布局信息，能够显著提升机器人的路径规划与交互能力。当前前沿研究更强调跨模态数据的时空同步采集，如同时记录激光雷达点云与高清视频，以构建更具解释性的环境模型。这类技术正在推动自动驾驶、智能仓储等领域的快速迭代。