人形機器人正從實驗室邁向更廣闊的應用場景。從特斯拉Optimus進入工廠作業，到搭載腦機接口技術的康復機器人投入使用，再到上緯啟元推出首款可“二次開發”的個人機器人Q1，這些創新產品標志著人形機器人開始深度融入科研、創作和家庭生活等領域。市場研究機構IDC預測，2025年全球人形機器人市場將進入快速增長期，文娛商演、科研教育、工業制造、倉儲物流等場景將成為主要需求方向。

隨著應用場景不斷拓展，數據瓶頸成為制約具身智能發展的關鍵因素。與自動駕駛和通用大模型不同，人形機器人需要記錄在真實物理世界中完成接觸、施力、協同等動作的全過程數據。這類數據不僅采集成本高昂，且標注復雜度遠超傳統數據類型。上海某科研機構負責人指出，僅依賴公開視頻或仿真數據無法捕捉觸覺、接觸力等關鍵物理信息，機器人難以通過視頻學習如何精準施力。

行業正通過構建高質量數據集突破這一困境。國家地方共建人形機器人創新中心聯合上海緯鈦科技發布的“白虎-VTouch”數據集，成為全球首個大規模跨本體視觸覺多模態數據集。該數據集包含視觸覺傳感器數據、RGB-D數據和關節位姿信息，覆蓋輪臂機器人、雙足機器人及手持終端等多種構型，數據規模超過6萬分鐘。其創新之處在于采用“矩陣式”任務設計，從雙臂協同結構、原子操作類型、接觸模式三個維度構建了380余種任務類型，涵蓋家居、工業、餐飲等四大類場景。

數據質量與結構的重要性引發行業深度思考。傅利葉CEO顧捷提出，單純追求數據規模意義有限，真正有價值的數據應包含不同任務間的切換過程以及成功與失敗的完整記錄。他建議構建“三明治式”數據結構：以公開視頻作為基礎層，補充人類第一視角的操作數據，再疊加少量高價值的機器人實采數據。這種模式既能降低采集成本，又能確保數據反映真實操作意圖。

數據競爭正推動技術生態向底層延伸。多模態傳感器和視觸覺融合技術的突破，使物理交互數據采集成為可能；與此同時，數據格式標準化、標注體系統一化的需求日益迫切。庫帕思與它石智航近期宣布合作推進具身數據標準建設，傅利葉則聯合醫療機構發起“腦機具身·數據引擎聯合創新計劃”，嘗試在康復場景中打通腦機接口與具身智能的數據閉環。這些舉措標志著行業開始從技術競賽轉向生態共建。