具身智能数据工厂的布局与模式 - 深圳帕西尼感知科技主导建设的具身智能超级数据工厂正式投入运营 物理空间近12000平方米 预计每年可生产近2亿条高质量训练数据 [1] - 该工厂采用"无本体依赖"数据采集系统 部署150个标准化采集单元 捕捉人类手部动作姿态 空间轨迹和力学交互信息 显著降低数据生产成本并提升通用性 [1] - 工厂通过自研"多模态神经织网技术"同步融合触觉 视觉 关节角度 语音等信息 形成高维数据流 并借助"体感重定向系统"适配不同型号机器人本体 [2] 行业数据基础设施建设路径 - 上海智元机器人采取"自建自用"垂直整合策略 在临港建设量产工厂同时在张江建立大规模数据采集中心 通过上百台机器人7x24小时生产数据 [2] - 北京由政府和龙头企业联合组建具身智能机器人创新中心 建设"人工智能公共算力平台"和行业数据集 为区域企业提供基础资源支持 [3] - 广东省具身智能机器人创新中心整合高校与产业链资源 建立共享数据采集与管理机制 降低创新门槛培育产业生态 [3] 行业发展趋势与战略目标 - 当前中国具身智能产业形成三种数据基础设施模式：第三方专业服务 头部企业垂直整合 区域性公共平台 满足不同发展阶段企业需求 [3] - 帕西尼计划构建"全模态数据集"并与自研大模型形成增长飞轮 最终目标是建立理解物理世界规律的"世界模型"并向全球产业生态开放数据能力 [3] - 具身智能数据工厂涌现标志着行业竞争维度深化 从算法硬件单点比拼转向数据生产 模型训练 垂直整合能力的体系化竞争 [4]