赛迪前瞻2026年第11期（总939期）_我国具身智能数据集工程化落地亟待破解四大瓶颈-水印版_9页_834kb

我国具身智能数据集工程化落地亟待破解四大瓶颈

核心内容概述

具身智能作为人工智能的重要发展方向，包含本体、数据集、模型和场景四大要素。其中，数据集是推动智能涌现与能力泛化的核心基础。当前，我国已初步构建了“真机遥操+灵巧手采集+仿真数据”三层数据供给体系，支撑视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型的协同发展。然而，数据集的工程化落地仍面临诸多瓶颈，亟需通过系统性措施推动其高质量发展。

主要观点与关键信息

一、我国具身智能数据集的建设现状

1. 建设主体多元化

   • 国家级训练场：北京、上海已建成，具备大规模数据采集与测试能力。
   • 行业级开源社区：推动资源共享，降低创新门槛。
   • 企业级数据平台：机器人企业采集真实数据，技术平台企业提供数据服务。

2. 技术路径分层

   • 真机遥操：覆盖多形态机器人，采集真实场景交互数据。
   • 灵巧手采集：利用触觉传感器，记录精细操作数据。
   • 仿真数据：通过物理引擎与图形学生成虚拟数据。

3. 建设成效显著

   • 支撑VLA与世界模型发展，涌现出多个典型模型。
   • 技术架构正向端到端演进，未来或将实现VLA与世界模型融合。

二、具身智能数据集工程化落地存在的四大瓶颈

1. 数据标注工具不足

   • 现有工具难以支持长序列、3D空间和物理动态标注。
   • 缺乏全生命周期标注平台，导致数据复用性差。

2. 数据采集成本高昂

   • 软硬件投入大，单台设备产生一万小时训练数据需上百万元。
   • 人员成本高，数采员效率低，产出有限。

3. 多模态融合技术滞后

   • 仿真数据迁移可靠性不足，导致模型在真实环境中性能衰减。
   • 视觉与触觉数据对齐与融合困难，影响作业精确性与适应性。

4. 数据标准缺失

   • 开源数据标准化程度低，格式、标注体系、传感器参数不统一。
   • 缺乏数据质量评估与泛化性能评测标准，阻碍数据共享与复用。

三、对策建议

1. 加强载体建设

   • 支持国家级训练场解决共性技术难题，制定数据标准。
   • 鼓励地方结合产业优势，建设细分领域数据训练场。

2. 突破关键技术

   • 强化多模态传感器、仿真建模与数字孪生技术。
   • 突破数据处理核心算法，推动标注工具智能化。

3. 注重开源开放

   • 建设行业级开源社区，推动技术与数据开源。
   • 支持高校与企业共建课程与实践平台，培养复合型人才。

4. 加快标准制定

   • 坚持“统筹部署、软硬协同、急用先上、开源先行”原则。
   • 制定分行业、分场景的数据集标准体系。
   • 开展数据集质量评测与认证，建立基础信任机制。

5. 深化行业应用

   • 聚焦工业制造、商业零售、医疗康养等重点领域，推动场景应用示范。
   • 组织典型案例遴选，打造可复制、可推广的示范应用。

总结

具身智能数据集是推动该领域技术突破与商业化落地的关键。当前，我国已形成多层次、多主体的数据供给体系，但工程化落地仍受限于标注工具、采集成本、多模态融合与标准缺失等问题。未来需通过加强载体建设、突破关键技术、推动开源开放、完善标准体系及深化行业应用，构建具身智能数据集的“中国路径”，助力实现规模化商用与高质量发展。