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具身智能如何应对“数据荒”?仿真合成、养老场景多路试水

具身智能如何应对“数据荒”?仿真合成、养老场景多路试水

  • 分类:新闻动态
  • 发布时间:2026-09-02 20:26:23
  • 访问量:9

具身智能如何应对“数据荒”?仿真合成、养老场景多路试水

  • 分类:新闻动态
  • 发布时间:2026-09-02 20:26:23
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来源:中国经营报

具身智能公司正在集体转向解决数据供给问题。

近日,多家具身智能企业负责人在2026中国国际大数据产业博览会上接受《中国经营报》记者采访时表示,当前行业面临的主要瓶颈与数据相关,而非本体或模型。

记者注意到,多家具身智能企业给出不同解决方案。跨维(深圳)智能数字科技有限公司(以下简称“跨维智能”)押注仿真合成数据,并于8月19日在贵阳市云岩区完成跨维(贵阳)智能数字科技有限公司的工商注册,注册资本7200万元;上海卓益得机器人有限公司(以下简称“卓益得”)则围绕机器人与人交互产生的“社交数据”缺失问题进行解决。

多条路线创新

“跨维智能是一家通过仿真数据叠加真机数据,再迁移到现实的企业。”跨维智能贵阳区域总经理陈泓向记者解释该选择的产业逻辑。

陈泓进一步举例说:“生产企业的一条产线可能价值两三千万元,如果让机器人在产线实训两至三个月,是很难也很不现实的。相较之下,在虚拟场景中搭建产线,让机器人以仿真形式完成序列任务,在仿真上千次乃至上万次后再把数据放到机器人本体上训练,这是更可靠的。”

在多位业内人士看来,该能力解决了真实场景数据采集贵、样本少、场景有限的痛点,为世界模型持续输送源源不断的有效训练数据,让模型在海量全新物理场景中持续迭代认知与泛化能力。

除了仿真数据成为攻克路线外,卓益得则围绕“社交数据”缺失问题进行解决。

上海理工大学机器智能研究院执行院长、卓益得机器人创始人李清都认为,人工智能分为两类:一是physical AI,即物理AI,对应工具属性;二是social AI,对应社会属性。

李清都对记者表示:“机器人与人交互时的眼神、表情、肢体动作,构成的是一种新维度的感知与表达,而这类数据目前几乎是空白。现在包括我们很多做数据的公司,一般做的都是那种干活的数据。机器人在真实空间中跟人交互产生的社交数据是缺失的,而且是大量的缺失。”

对此,卓益得选择养老陪护作为落地场景。

在李清都看来,过去10年,中国老年人口增长约1亿人次,出生人口则有所减少。对此,他判断:“具身智能商业化的第一步不会从喂饭、家务等成功率不稳定的任务切入,而是从陪伴和健康管理开始。如机器人陪伴下象棋、打麻将、打乒乓球等,配合手环在心率可控范围内引导老人锻炼,并对慢性病做长期监测预警。”

在安全方面,李清都介绍了三层设计,一是物理层面,机器人身高1.7米,整机重量控制在30公斤左右,外部包裹晶格弹性体,可吸收约90%的冲击力;二是信息层面,原始语音和图像不上网、在本地完成处理;三是AI层面,围绕伦理与安全围栏,公司已为机器人全身加装触觉,并正在为脚底增加触觉。

数据成为产业变量

数字经济浪潮之下,“数据如何定价”一直是行业面临的难题。随着词元概念的出现,让无形的算力和数据服务有了可量化、可定价、可交易的“标准化度量衡”。数据要素的市场化配置,获得了技术层面的“通用货币”。

陈泓提到,国内已有具身智能数据厂商开始做无本体的数据集,各公司按自身需求清洗出可用部分后,打包成一种数据格式。“比如,一条数据格式,就是机器人对于饮用水的认知,这个数据如果喂给了某个机器人本体之后,他就会认识这是矿泉水。”

李清都的思路是把隐私和可用拆开。他向记者表示,机器人采集的原始语音、图像应当在本地处理,“转化成多模态词元的数据,然后再去上传”,以此避免原始数据泄露。

事实上,近年来,贵州从“存数据”到“算数据”,再到“卖词元”,完成了数字经济的“三级跳”。记者注意到,跨维智能、卓益得等具身智能企业均将“数据难题”放在贵州解题,通过设立子公司及相关形式厚植产业生态。

围绕贵州的算力、数据优势,跨维智能方面表示,公司看中的是贵州算力通道与数据服务的人力成本,对整个行业而言,训练场、模数工场与数据标注正在成为西南地区新的产业变量。

李清都则表示,非常看好贵州的人工智能与产业发展环境,期待能将仿生机器人产业真正在贵州落地生根,共同应对未来的康养与公共服务挑战。

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