行业趋势：人形机器人应用场景正加速落地 - 人形机器人正从实验室走向连续作业场景 例如特斯拉Optimus进厂 上纬启元Q1面向科研、创作和家庭用户开放二次开发能力 [1] - 市场研究机构IDC数据显示 2025年全球人形机器人市场进入加速期 应用需求集中在文娱商演、科研教育、工业制造与仓储物流等领域 [3] 核心挑战：高质量真实交互数据成为发展掣肘 - 具身智能高度依赖真实物理世界中的接触、施力、协同与失败的全过程数据 这类数据目前极为稀缺 [4][5] - 真实机器人数据采集成本高、周期长且硬件易磨损 而公开视频或仿真数据难以反映第一人称操作意图及触觉、接触力等关键物理维度 [5] - 行业观点认为 在本体性能与硬件趋同的背景下 谁能率先积累高质量、可泛化的真实交互数据 谁就更有可能掌握下一阶段模型与生态的话语权 [5] 行业实践：多方协作推进数据集与标准建设 - 国地中心联合上海纬钛科技发布了全球首个大规模跨本体视触觉多模态数据集“白虎-VTouch” 数据规模超过6万分钟 覆盖轮臂机器人、双足机器人等多种构型 [6] - 该数据集采用“矩阵式”任务构建思路 覆盖家居、工业、餐饮、特种作业等四大类场景、380余种任务类型 [8] - 傅利叶CEO顾捷指出 数据对泛化能力至关重要 但并非越多越好 质量、结构与来源是关键 有价值的数据应包含不同任务切换及成功与失败的完整过程 [9][10] - 傅利叶提出理想数据结构应由三部分构成：公开视频作为大规模基座、第一人称人类交互数据作为核心补充、再叠加小批量高价值的机器人实采数据 后者未来绝对量级可能达到亿级 [11] 技术前沿：数据竞争向底层技术与标准延伸 - 多模态传感器、视触觉融合等技术成熟使真实物理交互数据采集成为可能 同时数据格式、标注体系与训练标准的协同需求快速上升 [13] - 库帕思与它石智航战略合作共同推进具身数据标准建设 傅利叶联合多家医院、高校与科研机构发起“脑机具身·数据引擎联合创新计划” 尝试在康复等场景打通脑机接口与具身智能的数据闭环 [13]