在具身智能的数据采集中，Ego第一人称采集设备已经发展出多种形态，包括头戴式、腕戴式、胸挂式、帽夹式、背包式、夹爪/手持式，以及固定式第三视角相机。不同形态的采集设备在拍摄视角、佩戴负担、动作遮挡和部署成本上各有取舍，需要结合具体的任务场景与数据目标进行选型。其中，头戴式方案是还原人类操作感知链路最具代表性的一类。
具身智能训练的核心诉求是让机器"看到"人看到的世界。腕戴式确实能精准捕捉手部动作，但它的视角永远局限在手腕高度，丢失了头部转动所携带的意图信号；胸挂式视角相对稳定，却缺乏人眼天然的俯仰和环顾能力；背包式虽然算力强大，但传感器离操作区域太远，细节容易模糊。
唯有头戴式将相机置于与人类视觉几乎重合的位置，能够完整还原"看---想---做"的闭环链路。这种视角一致性，是任何非头部佩戴方案都难以比拟的。在做饭、整理桌面、维修设备、仓储拣选等场景中，头戴式可以同时记录环境、操作对象和双手动作，使数据包含更强的任务上下文。
头戴式方案的另一个优势在于更容易搭载鱼眼或广角镜头。鱼眼镜头拥有180°甚至更大的超大视场角，一颗镜头就能覆盖人眼的有效视野范围：上下方可以看到，双手操作台左右两侧的环境信息也能尽收眼底。这意味着在训练具身模型时，机器人不会"漏看"关键信息。例如人在厨房做饭时，左手拿锅铲、右手开调料柜，同时余光扫到灶台火候，这种多任务并行的场景只有鱼眼镜头才能一次性完整记录。相比之下，胸挂或腕戴等窄视角方案往往需要多机位拼接，不仅成本高、同步难，数据对齐也更为复杂。
而广角镜头在保留较大视场的同时降低边缘畸变，更适合需要精细操作识别的场景，例如精密装配、医疗护理等。鱼眼镜头适合记录全局环境和多对象关系，广角镜头则更适合对操作区域进行更稳定的视觉识别，两者各有取舍。
如果目标是训练具身模型对"人如何观察环境并完成任务"的理解，头戴式无疑是一个效率较高的选择。