物理人工智能训练设施，旨在弥合模拟训练的人工智能模型与它们在现实环境中的表现之间的差距。

对于角色动画制作人来说，制作钢琴演奏动画一直是最艰难的挑战之一。每一个键都必须准确无误地敲击到位，手指的动作必须完全匹配。传统上，大多数动画师被迫妥协，牺牲速度和成本以确保动画的准确性。即使人工智能工具充斥市场，钢琴演奏动画仍然过于复杂，难以令人信服。，荷兰领先的动画工作室之一新卡德尔，将MANUSMetagloves PRO融入其手部动画制作中，创造出由EMF驱动手指跟踪的解决方案。与传统的mo

在佐治亚州立大学（GSU）创意媒体产业研究所，学生们正在学习如何通过动作捕捉技术将数字角色制作得栩栩如生。在教授詹姆斯·马丁的带领下，GSU将Xsens惯性运动捕捉技术集成到其课程中，为学生学习实时动画、VFX和虚拟制作提供动力。

Robotics(RBT) TU/e、Mechanical Engineering TU/e和AI Matters EU的三方合作，推动了人机交互的未来，展示了人类运动捕捉和高级机器人控制之间的强大协同作用。

随着机器人技术从工业自动化向人形辅助和人机协作方向发展，灵巧机械手的需求激增。欠驱动灵巧手能够复制类似人类的手部操作，通过将Manus数据手套与灵巧手结合可远程遥操作机器手完成各种复杂任务。挑战开发具有12个全驱动自由度(DoF)的XHAND1，需要一个能够匹配其速度、精度和灵活性的运动捕捉解决方案。基于视觉的跟踪系统虽然对基本的手势识别有效，但在应用于高级机器人操作时仍存在不足。图片来源：Man

电影和电视制作工作流程围绕着效率和真实性。一些知名的游戏开发工作室也开始向着这一方向靠拢。当涉及到动画数字角色动作呈现时，动作捕捉仍然是最好的方法。