数据之困如何破局？具身智能“元年”打响争夺战

2026年被称为具身智能的'数据元年'，数据是具身智能亟待跨越的关键一关。"多位受访业内人士向媒体表示。获悉，目前具身智能领域数据缺口量级极大，机器人公司、云厂商、数据服务商、数据交易所等积极入局，但数据差异甚至可能成为厂商唯一的竞争壁垒。

"此前具身智能长期受限于算法、硬件与数据不匹配，而今年行业从'算法驱动'转向'数据驱动'，数据成为模型落地、机器人量产的核心瓶颈。"上海专家表示。

值得关注的是，建设数据采集中心及仿真平台成为行业主流做法。据高工人形机器人统计，全国现已有至少15家数据采集和训练工厂。帕西尼宣布将在江苏宿迁、湖北武汉、四川自贡、江西赣州建设4座超级数据采集工厂，构建起全球规模最大、模态最全的具身智能数据采集工厂集群。

"金字塔顶尤为单薄"——这是具身智能数据的现状。他还表示，当前最稀缺的是顶层真实世界交互数据，包括复杂动态场景数据、精细操作数据、极端容错数据。"去年行业内沉淀下来的有价值的数据，时长不超过3万个小时。"

多位受访者认为，数据差异会是厂商的核心竞争壁垒，甚至可能成为唯一竞争壁垒。