如何同步视频、动作、力觉、接触与任务结果
多模态任务证据为什么需要统一时钟、空间标定、事件对齐与质量控制，才能真正服务物理 AI。
同步定义了任务片段
物理 AI 数据来自不同设备，也具有不同频率。视频可能是 30 或 60 Hz，位姿追踪使用另一种频率，力觉传感器每秒产生数百个样本，而任务结果只是少量离散事件。如果没有统一时间模型，这些信号只是同时期生成的一组文件。
同步让它们成为一段任务片段。
从统一任务时钟开始
每台设备都应把本地时间戳映射到统一任务时钟。系统需要记录时钟来源、偏移、漂移、同步方式和不确定性。
对于接触丰富任务，50–100 毫秒误差就可能把力觉峰值对应到错误视频帧，甚至让动作看起来发生在它实际造成的接触之前。
保留原始时间戳
对齐后不要覆盖设备原始时间戳。应同时保留原始时间和归一化任务时间，以支持审计、重新标定和未来更好的对齐算法。
任务片段清单还应记录丢帧、缓冲、丢包，以及时间置信度低于阈值的区间。
时间和空间都需要标定
只有时间对齐仍然不够。相机、可穿戴设备、工具、力觉传感器和机器人坐标系之间必须具备已知空间关系。
应保存内参、外参、坐标系名称、标定目标、标定日期和版本。如果传感器在采集中发生移动，应视为新配置，而不是继续沿用旧标定。
使用物理事件验证对齐
接触事件是有效的校验锚点。可见的工具碰撞、力觉峰值、触觉变化、机器人状态变化或同步触发信号，都可用于验证多模态时间对齐。
事件对齐不能取代硬件或协议同步，但可以发现残余偏差与时钟漂移。
显式处理不同采样率
不要过早把所有信号强制转换为同一频率。重采样可能隐藏高频力觉事件，也可能给低频信号制造虚假精度。
更好的方式是保留原始样本，同时提供对齐视图。训练导出时，再根据模型选择插值、时间窗口或以事件为中心的切片。
同步任务片段的质量门控
进入数据编译前，应验证：
- 时钟偏移与漂移满足质量策略；
- 必要信号完整存在；
- 标定版本有效；
- 丢帧与传感器缺口被明确记录；
- 接触事件在容差内对齐；
- 任务起止与结果一致；
- 任务片段可以依据清单完整回放。
真实任务接口负责采集阶段的同步，Physical AI DBMS则在数据持续增长时保留时间、标定、质量与血缘。
同步是一项语义要求
同步不是为了让数据看起来整齐，而是为了让模型学习：动作造成了接触，接触改变了状态，而新的状态最终导致成功、失败或恢复。
这条物理因果链，从可信的时间开始。
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