在中關(guān)村論壇的平行分論壇——2026中國科幻大會上，北京石景山具身智能觸覺及多模態(tài)感知數(shù)訓創(chuàng)新中心正式宣布成立。該中心由北京石景山科技創(chuàng)新集團有限公司與某科技企業(yè)合作共建，旨在滿足具身智能產(chǎn)業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的迫切需求，重點聚焦觸覺感知、異構(gòu)計算、自主無人數(shù)采三大技術(shù)領(lǐng)域，致力于打造一個覆蓋多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、算法優(yōu)化訓練及場景應(yīng)用落地的全鏈條技術(shù)轉(zhuǎn)化平臺。

機器人產(chǎn)業(yè)智能化升級過程中，數(shù)據(jù)問題已成為制約行業(yè)發(fā)展的核心瓶頸之一。在論壇的“百億具身智能對話”環(huán)節(jié)，星動紀元聯(lián)合創(chuàng)始人席悅指出，當前具身智能發(fā)展的最大障礙在于數(shù)據(jù)獲取。他提到，真實場景下的數(shù)據(jù)采集面臨多重挑戰(zhàn)：場景方開放權(quán)限的難度大，大規(guī)模采集成本高昂且耗時較長，而現(xiàn)有替代方案如1:1復(fù)刻真實場景自建訓練場，又因過度依賴工程師全程參與導(dǎo)致效率低下、成本居高不下。

針對數(shù)據(jù)困境，席悅提出兩項解決方案：一是構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-模型迭代”的閉環(huán)數(shù)據(jù)飛輪機制，使機器人能夠在真實環(huán)境中自主應(yīng)對極端情況，從而持續(xù)提升系統(tǒng)效率；二是推動“人類演示+真機采集”的組合模式，但需解決兩者在本體構(gòu)型、運動形態(tài)、感知方式上的差異問題。原力靈機創(chuàng)始人唐文斌則認為，數(shù)據(jù)雖是當前瓶頸，但并非不可逾越的障礙。他強調(diào)，通過資金投入購置機器人、建設(shè)訓練場、雇傭遙操作人員及外包數(shù)據(jù)標注，可快速積累百萬小時級、億級樣本的數(shù)據(jù)量，因此“數(shù)據(jù)有無”并非行業(yè)壁壘，真正的競爭力在于企業(yè)能否實現(xiàn)真實場景數(shù)據(jù)的自動回流，并搭建高效的數(shù)據(jù)飛輪閉環(huán)。

智平方聯(lián)合創(chuàng)始人張鵬表示，盡管公司已具備多種數(shù)據(jù)獲取途徑，但真實場景數(shù)據(jù)的價值無可替代，仍是行業(yè)布局的重點。他透露，智平方通過一線實際部署的產(chǎn)品實現(xiàn)數(shù)據(jù)回流，并將沉淀后的數(shù)據(jù)視為最寶貴的資產(chǎn)，在確保安全的前提下與客戶共享這部分數(shù)據(jù)。據(jù)悉，北京石景山人形機器人數(shù)據(jù)采集訓練中心四期項目已與樂聚、他山、睿爾曼、靈初等企業(yè)展開合作，共同探索破解機器人行業(yè)數(shù)據(jù)短缺與質(zhì)量瓶頸的路徑。

一位行業(yè)人士分析稱，當前具身智能領(lǐng)域正經(jīng)歷數(shù)據(jù)體系重構(gòu)，無本體數(shù)據(jù)技術(shù)如第一人稱視角數(shù)據(jù)（EGO）、通用操作接口（UMI）方案的興起，可能使依賴重資產(chǎn)投入的遙操作數(shù)據(jù)采集工廠面臨發(fā)展困境。他指出，真實場景數(shù)據(jù)仍是機器人模型訓練的“金字塔尖”資源，但行業(yè)普遍面臨兩大核心問題：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)管線設(shè)計的標準化缺失；二是數(shù)據(jù)處理能力存在顯著行業(yè)鴻溝，多數(shù)廠商缺乏搭建高效數(shù)據(jù)處理體系的技術(shù)實力，且行業(yè)內(nèi)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)技術(shù)訣竅共享機制與基準評測體系，導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用效率參差不齊。

該人士進一步表示，若EGO、UMI等無本體數(shù)據(jù)技術(shù)能夠普及，將進一步凸顯場景資源的稀缺性，企業(yè)可能擺脫對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集工廠的依賴，直接在真實場景中完成數(shù)據(jù)采集，場景的可及性與多樣性將成為數(shù)據(jù)競爭力的關(guān)鍵變量。從技術(shù)升級趨勢來看，具身智能需要億級小時級的訓練數(shù)據(jù)，當前總量仍嚴重不足，但部分與主流技術(shù)路線錯位的核心資產(chǎn)可能面臨貶值風險，如依賴機器人本體、固定場地的重資產(chǎn)中心可能出現(xiàn)產(chǎn)能利用率下滑、單位成本飆升的情況。長期來看，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的競爭邏輯將從“是否擁有規(guī)模化訓練中心”的硬件比拼，轉(zhuǎn)向真實場景獲取能力、場景與數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代效率等維度的較量。