具身智能進入數(shù)據(jù)之年 破局之道從何出發(fā)？

　　對于具身智能產業(yè)而言，2026年注定是“數(shù)據(jù)”之年。從“數(shù)據(jù)孤島”到“數(shù)據(jù)底座”，從“炫技表演”到“務實應用”，行業(yè)正在經(jīng)歷一場深刻而艱難的蛻變。數(shù)據(jù)的規(guī)?；?、標準化、高質量化，將助力人形機器人跨越“泛化性”的天塹，真正成為賦能千行百業(yè)、走進千家萬戶的智能基礎設施。

　　這場關于數(shù)據(jù)的攻堅戰(zhàn)，才剛剛拉開序幕。作為連接數(shù)字智能與物理世界的橋梁，具身智能數(shù)據(jù)正成為這場產業(yè)變革的“新石油”。

　　“數(shù)據(jù)”將是最后一道壁壘？

　　如果說大語言模型（LLM）的成功依賴于互聯(lián)網(wǎng)海量文本數(shù)據(jù)的“涌現(xiàn)”，那么具身智能的進化則依賴于高質量的真實物理交互數(shù)據(jù)。具身智能數(shù)據(jù)，并非簡單的圖像或文本，它是機器人在與物理環(huán)境交互過程中產生的多模態(tài)、時空對齊的復雜信息集合，涵蓋了視覺、動作、力/觸覺、環(huán)境以及交互等多個維度。這些數(shù)據(jù)共同構成了智能體學習在真實世界中感知、決策與執(zhí)行的基礎。

　　上海交通大學助理教授穆堯指出，從目前趨勢看，數(shù)據(jù)是重要的，其中高質量數(shù)據(jù)是最重要的。他指出，硬件發(fā)展已到一定高度，但機器人手部操作的成熟度遠低于人類，模型架構也基本夠用，因此“優(yōu)質數(shù)據(jù)”是解決問題的重要因素。

　　行業(yè)內人士深知，機器人本體質量雖在提升，但“泛化性不足”導致機器人進入千行百業(yè)總還有“最后一公里”距離。讓模型理解物理規(guī)律、掌握靈巧操作本領，海量且真實的帶物理模態(tài)的數(shù)據(jù)是唯一解藥。IDC中國研究經(jīng)理李君蘭表示，當前具身智能機器人正處于技術高度復雜且潛力巨大的交匯點。虛實融合數(shù)據(jù)體系成為持續(xù)進化的核心基礎，仿真合成數(shù)據(jù)成為規(guī)?；柧毜闹黧w，視頻學習正在成為潛在擴展路徑，遙操作實采數(shù)據(jù)作為高質量補充，通過閉環(huán)訓練、仿真微調與在線反饋，支撐機器人在低成本條件下實現(xiàn)能力擴展與持續(xù)進化。

　　在這場關乎行業(yè)未來主動權的競賽中，誰掌握了數(shù)據(jù)，誰就掌握了行業(yè)定義權。自今年以來，產業(yè)界對此的響應速度空前。

　　3月16日，京東集團宣布，依托其超級供應鏈和海量真實業(yè)務場景，將建成全球規(guī)模最大、場景最全的具身智能數(shù)據(jù)采集中心，并在未來兩年內積累超1000萬小時的優(yōu)質數(shù)據(jù)。據(jù)悉，京東將開放這些數(shù)據(jù)，助力具身智能產業(yè)從算法仿真邁向真實數(shù)據(jù)驅動的新階段。

　　接著，帕西尼感知科技繼去年建成全球最大的天津數(shù)據(jù)工廠后，再次宣布在江蘇宿遷、湖北武漢、四川自貢、江西贛州新建4座超級數(shù)據(jù)采集工廠，形成覆蓋全國五大區(qū)域的具身智能數(shù)據(jù)集群，目標是以“百億級”實采數(shù)據(jù)為產業(yè)筑牢高質量底座。帕西尼創(chuàng)始人、CEO許晉誠表示：“高質量多模態(tài)數(shù)據(jù)的稀缺是制約智能進化的瓶頸，目前行業(yè)數(shù)據(jù)儲備與實際訓練需求之間存在指數(shù)級差距?！?/p>

　　3月27日，宇樹科技開源了面向全球開放的高質量全身遙操作真機數(shù)據(jù)集UnifoLM-WBT-Dataset，旨在構建場景覆蓋“最廣”、任務復雜度“最高”、操作多樣性“最豐富”的人形機器人真機數(shù)據(jù)體系。此外，北京人形機器人創(chuàng)新中心的數(shù)據(jù)基地也已成為國內數(shù)據(jù)采集的重要力量。據(jù)悉，該基地已牽頭制定了國內首個具身智能數(shù)據(jù)集行業(yè)標準《人工智能具身智能數(shù)據(jù)采集規(guī)范》，對外市場化交付超數(shù)萬小時高質量實采數(shù)據(jù)，整體數(shù)據(jù)合格率穩(wěn)定在95%以上，有望迎來全球首個采集完成百萬小時高質量具身智能機器人數(shù)據(jù)的里程碑。

　　密集的行業(yè)動作表明，2026年，已然成為具身智能數(shù)據(jù)規(guī)?；a與應用的“元年”。

　　數(shù)據(jù)之困瓶頸在哪兒？

　　盡管行業(yè)熱情高漲，但具身智能數(shù)據(jù)的工程化落地之路并非坦途，在業(yè)內專家看來，當前行業(yè)面臨以下核心挑戰(zhàn)。

　　首先，數(shù)據(jù)孤島與“方言”問題嚴重。不同構型的機器人本體，其傳感器布局、關節(jié)自由度、控制接口各不相同，導致采集的數(shù)據(jù)天然帶有“機器人形態(tài)烙印”，難以跨本體遷移和復用。這直接構成了數(shù)據(jù)共享與復用的巨大障礙。

　　北京人形機器人創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)基地負責人蔣未來指出：“數(shù)據(jù)異構形成數(shù)據(jù)孤島是行業(yè)大問題，需要積累到大語言模型內置級別涌現(xiàn)智能的數(shù)據(jù)等級，否則單個企業(yè)的數(shù)據(jù)量有限。”智源研究院院長王仲遠也表達了同樣的擔憂：“數(shù)據(jù)孤島下，大家各做各的數(shù)據(jù)，格式都不一樣。重復采集數(shù)據(jù)，訓練各自的模型，也很難部署在不同款型的機器人上。這就意味著大家都在重復造輪子，資源出現(xiàn)重大浪費?！?/p>

　　其次，數(shù)據(jù)采集成本高昂。真機數(shù)據(jù)質量最高，其成本也最為昂貴。賽迪智庫分析報告指出，單臺設備產生1萬小時訓練數(shù)據(jù)甚至需要消耗上百萬元。同時，人員成本也居高不下，一個數(shù)采員一天只能采集300~500條數(shù)據(jù)，復雜任務產出更低。蔣未來坦言，真機數(shù)采的成本構成包括資產折舊、人員效率和數(shù)據(jù)損耗?！叭绻行试?5%以上和75%以上，成本會差很多?！彼f道。

　　再次，數(shù)據(jù)質量與有效性參差不齊。數(shù)據(jù)質量不僅關乎采集的精度，更關乎其是否能為模型訓練提供有效“養(yǎng)分”。劣質數(shù)據(jù)不僅浪費資源，更可能誤導模型。

　　最后，數(shù)據(jù)標準體系缺失。這是行業(yè)最底層的痛點。無論是數(shù)據(jù)采集的格式、標注的規(guī)范，還是數(shù)據(jù)質量的評估，都缺乏統(tǒng)一的標準。專家表示，數(shù)據(jù)標準不一致，使用的組織就需要用大量精力去做后端的工具鏈開發(fā)。此外，現(xiàn)在不同機構的開源數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)格式、標注體系等方面存在顯著差異，導致數(shù)據(jù)難以跨項目集成與復用。

　　破局之道從何出發(fā)？

　　面對重重挑戰(zhàn)，產業(yè)界并未卻步，而是從多個維度積極探索破局之道。

　　首先，對數(shù)據(jù)采集的范式進行革新。帕西尼重塑數(shù)據(jù)集第一性原理，創(chuàng)建了“以人為中心”（Human-Centered）的數(shù)采體系，讓人做回數(shù)據(jù)的“生產者”。以自研的高精度自主物理感知硬件為觸點，帕西尼開發(fā)了高精度多維觸覺采集終端PMEC，配合空間視覺矩陣，共同構建起“以人為中心”的含稀缺觸覺模態(tài)的全模態(tài)感知高精度實采具身數(shù)據(jù)體系。此外，它石智航也提出了“以人為中心”的數(shù)據(jù)采集范式，思路是“好的數(shù)據(jù)范式是你工作、你生活，而我記錄你”。這一理念的核心在于，構建通用物理智能的關鍵是讓模型學習人類在真實環(huán)境中的自然行為，而不是用遙操或仿真數(shù)據(jù)得到一個頭重腳輕、不能在真實復雜環(huán)境中使用的VLA模型。為此，它石智航自主研發(fā)了SenseHub數(shù)據(jù)采集套件，去規(guī)避遙操作難以規(guī)?；钠款i，彌補仿真數(shù)據(jù)與現(xiàn)實之間的鴻溝。

　　其次，為了在數(shù)據(jù)規(guī)模與成本之間找到平衡點，行業(yè)也在積極探索無本體數(shù)據(jù)采集和高質量仿真數(shù)據(jù)生成。比如，無本體采集不和具體機器人綁定，理論上可以擴大規(guī)模、降低投入，并解決數(shù)據(jù)孤島問題，但有效性還需更多檢驗和證明。專家表示，無本體、世界模型路線嘗試解耦數(shù)據(jù)和機型，需要研發(fā)突破，先證明這些數(shù)據(jù)訓練效果和真機一樣好，再解決構型綁定問題，才容易形成統(tǒng)一市場，方便交易。

　　再次，加速數(shù)據(jù)標準制定，打通產業(yè)“任督二脈”。標準化是解決數(shù)據(jù)孤島、降低行業(yè)成本、促進生態(tài)繁榮的根本途徑。去年年末，工信部人形機器人與具身智能標準化技術委員會正式成立，我國首個覆蓋全產業(yè)鏈、全生命周期的《人形機器人與具身智能標準體系（2026版）》隨之發(fā)布，標志著行業(yè)進入規(guī)范化、系統(tǒng)化發(fā)展新階段。專家指出：“現(xiàn)在人形機器人的標準在全世界范圍內都是沒有的，這給了我們一個很好的契機，讓中國標準成為世界標準。”

　　最后，構建數(shù)據(jù)生態(tài)，開放共享，協(xié)同進化。數(shù)據(jù)作為新型生產要素，其價值在于流通與復用。京東、宇樹科技、帕西尼等企業(yè)紛紛選擇開源或開放數(shù)據(jù)，正是看到了這一點。

　　從京東的千萬小時數(shù)據(jù)布局，到帕西尼的全國數(shù)據(jù)集群，再到行業(yè)標準的逐步落地，2026年的具身智能產業(yè)，已經(jīng)告別“炫技式”發(fā)展的浮躁，穩(wěn)步邁入務實落地的深水區(qū)。未來，隨著數(shù)據(jù)生態(tài)的不斷完善、技術范式的持續(xù)革新，具身智能終將憑借堅實的數(shù)據(jù)底座，真正走進千家萬戶、賦能千行百業(yè)，開啟人機共生的全新篇章。（記者 楊鵬岳）

　　轉自：中國電子報

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