EGO 数据线 · 索引与梳理（消化卡）
目的：不清零手头的挖掘成果，先消化再梳理。本篇只做索引/口径，不新增分析。
一、推荐的阅读顺序（从粗到细消化）
- EGO数据线-DanfeiXu组-roadmap-2026-08-28 —— 全图：13 篇精确元数据 + 分层栈（先建立全貌）
- EGO数据线-A-分析蓝本-2026-08-28 —— 骨架：全链路六层 + 决策轴/实验矩阵 + 一句话主线（建立"怎么分析"的框架）
- EGO数据线-B-L2表示对齐-统一动作空间接口-2026-08-28 —— 尖刀：L2 生死线深挖 + A4 裁决实验协议
- （回填广度，可选）EGO跨本体桥-roadmap+insight-2026-08-27 —— 广度技术栈五层 + 六条 Insight
- （回填引擎，可选）深度精读-EGO-UMI数据引擎-2026-08-27 —— 数据引擎双轮（采集+提纯）
- （对接专题）专题延伸-统一动作空间-免重定向-2026-08-27 —— 与 L2 深挖同源，作参照
二、文档地图（一句话角色）
| 文档 | 角色 | 层 |
|---|---|---|
| EGO数据线-DanfeiXu组-roadmap | EGO 主线全图（13篇） | 全 |
| EGO数据线-A-分析蓝本 | 可执行分析框架（六层+实验） | 全 |
| EGO数据线-B-L2表示对齐 | L2 深挖 + A4 裁决实验 | L2 |
| EGO跨本体桥-roadmap+insight | 广度技术栈五层 + 6 Insight | 全 |
| 深度精读-EGO-UMI数据引擎 | 数据引擎双轮（AXIS/COBALT/SIEVE/RoboEdit等） | L0/L3 |
| 专题延伸-统一动作空间 | 统一动作空间家族对照 | L2 |
| paulEgoOSCAR | 廉价 EGO 采集底座 | L0 |
| liOpenAoE | 开放 ego 数据集+工具链 | L0/L2 |
| wangEgoInfinity | Web 4D 手-物数据引擎 | L0/L2 |
| kunoCoTrainingEgoCentric | ego 视频×机器人共训（导航实证） | L2 |
三、决策主线（跨文档的记忆链）
EGO 线的胜负手不在"采多少"，而在 L2/L3 是否先把"可对齐动作+物理可信"补出来
└─ L2 的钥匙：统一动作空间作 OT 对齐的坐标锚（A4 实验若成立 → 共训/免重定向/提纯一石三鸟）
└─ 相机中心系天然适配 EGO（EGO 供给"观测到的锚点运动"）
└─ 但 L5 物理/接触 ego 先天拿不到 → 量化亲和前端 × 显式接触后端必须合流
└─ 评测必须报"适配工作量"，别只看 success rate
四、尚未覆盖/待补（留给梳理）
- L5 世界/物理合流的 C 篇深挖（EgoWAM × CHORD × 触觉线）——B 篇 C 实验已定义、深挖未做。
- "统一动作空间 × 大规模 ego"的实跑消融（A4）——协议已写好，等数据/算力。
- 把 EgoVerse/Open-AoE/Ego-OSCAR 三个 EGO 数据集做一张"标注层次×成本×用途"对照表。
五、一句话口径（所有 EGO 文档统一引用）
EGO 数据线 = 从人类第一视角到机器人可训练监督的供给链（采集→表示/对齐→翻译→缩放→世界/物理→评测）；其成立与否取决于 L2/L3 把"可对齐动作+物理可信"补出来，一旦到位，EgoScale 缩放律即成为可外推的供给曲线。