CES的热闹景象，是具身智能产业 的 火热投射。 但当 观众 为 机器人 每一次灵巧抓取、每一次复杂装配的演示欢呼时，内行人都清楚，其性能上限最终都受 限于训练数据的规模与质量。缺乏海量、多样、高保真的物理交互数据，机器人的 "智能"便如无源之水。 2026年1月，拉斯维加斯再次成为全球科技界的焦点 。 在本届 CES国际消费类电子产品展览会 上， 参展商突破 4100家，预计观众超15万，这一系列数字印证了全 球科技行业的全面复苏态势。展馆内四处展演的机器人、精密演示的机械臂，更揭示了一个深刻趋势：消费电 子的未来，正从掌中的屏幕，走向能感知、能交互、能执行的物理实体。 然而，这些能抓取、能装配的实体机器人，之所以能完成复杂任务、适配多元场景，核心依赖于背后 大模型 算法的迭代升级 —— 而算法的 "聪明度"，恰恰取决于其训练数据的质量与规模。正因如此，在这片繁荣景象 与前沿演示的背后， 存在 一个困扰整个行业发展的根本性难题 —— "高质量训练数据从何而来" ，正如同达 摩克利斯之剑，高悬于 具身智能行业之上 。 在这场关乎未来的竞赛中，一家源自中国香港科技大学 的机器人公司 —— 戴盟机器人（ Daim ...