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【导语】人形机器人从实验室迈向产业化的征途上，数据短缺成为制约其广泛应用的核心瓶颈。在2025张江具身智能开发者大会上，多家企业聚焦数据难题，探讨如何突破数据采集与适配的困境，加速机器人技术的落地进程。同时，机器人本体性能的提升与行业标准的确立也成为业界关注的焦点。

从实验室走向产业，当前人形机器人落地应用的最核心短板是数据严重不足。

5月29日，在2025张江具身智能开发者大会期间，一批具身智能企业探讨人形机器人产业落地困境时，不约而同提到了数(shù)据(jù)难(nán)题(tí)。数(shù)据(jù)采集难(nán)、适(shì)配(pèi)难(nán)，真(zhēn)机数据远远不够，如何才能弥补具身智能的数据短板？

2025年5月29日，上海张江科学会堂，具身机器人达人秀表演吸引众多观众。记者 朱伟辉 图

数据严重不足制约产业化落地

“如果没有数据，算法很难做。”智元机器人具身智能算法专家陈立梁表示，目前具身智能的操作等高质量真机(jī)数据“非常缺失”。去年年底，智元开源了上百万条真机数据，推动数据高质量化，希望形成采集、训练、测试、推理一体化的闭环数据路线。但陈立梁坦言，即便智元已经开源了这些数据，并且近一年中各大厂(chǎng)商(shāng)和(hé)研(yán)究(jiū)机(jī)构(gòu)也(yě)在(zài)不(bù)断(duàn)开(kāi)源(yuán)，然(rán)而目前可获得的数据还是远远不够。

光轮智能技术生态负责人甘宇飞介绍，大模型开发依赖的是二三十年里所有互联网数据，自动驾驶发展了十几年，积累了大量真实数据，但(dàn)具(jù)身(shēn)智(zhì)能(néng)的(de)兴(xìng)起(qǐ)只(zhǐ)有(yǒu)几(jǐ)年(nián)时(shí)间(jiān)，积(jī)累(lèi)的(de)数(shù)据(jù)量(liàng)远(yuǎn)远(yuǎn)无(wú)法(fǎ)支(zhī)撑(chēng)机(jī)器(qì)人(rén)的(de)复(fù)杂(zá)行(xíng)动(dòng)。目(mù)前(qián)大(dà)语(yǔ)言(yán)模(mó)型(xíng)的(de)数(shù)据(jù)量(liàng)是(shì)PB级(jí)规(guī)模(mó)，自(zì)动(dòng)驾驶的数据量在百PB级规模。“自动驾驶本质上是一种特殊的具身智能，但具身智能不仅仅有(yǒu)驾(jià)驶(shǐ)场(chǎng)景(jǐng)，它(tā)还(hái)有(yǒu)诸(zhū)如(rú)商(shāng)超(chāo)、居(jū)家、工厂、实验室等场景，每个场景单拎出来都需要自动驾驶这么大规模的数据，所以具身智能所需要的数据量相对于自动驾驶的百PB级又要更上一层。”

“必须用某种方式快速、低成本地弥补数据上的短板。”灵御智能CEO金戈认为，为了降低获取数据的成本，一方面要制造出相对低成本、高质量、高敏捷的本体，另一方面要将机器人更早投入到使用场景中，边使用边采集数据。

机器人的训练方式和传统机器学习不同，只有在真实物理环境中交互才能验证实际性能。仅仅通过观看以及文字模态的数据，具身智能是无法掌握像人类一样的行动技能的。

“今天的模型是否可以满足实用化需求？今天模型的成功率是否可以让机器人在现实场景中全自主工作？”金戈认为，现阶段来看仍有一定难度。他提出使用类似遥操作手段，让人类操作机器人，解决目前模型无法覆盖的部分，让机器人尽快投入使用，“就像自动驾驶汽车一样边开边收集数据，提升算法模型，降低人的参与比例，从而大幅降低数据采集成本，让机器人更快地从实验室进入产业。”

陈立梁则表示，算法层要找到更(gèng)优(yōu)的(de)闭(bì)环(huán)迭(dié)代(dài)路线(xiàn)，“我(wǒ)们(men)会(huì)投(tóu)入(rù)强(qiáng)化(huà)学(xué)习(xí)，它(tā)可(kě)以(yǐ)在(zài)和(hé)真(zhēn)实(shí)世界的交互中学习，我们也会持续推进世界模型研究。”除了数据和算法上的闭环，陈立梁认为，还要探索测试闭环。迭代后的算法需要经历测试，但测试会造成损耗，测试成本也高，实现高效低成本的闭环评测已成为行业关注焦点。

机器人本体性能仍有提升空间

“通用机器人不光大脑要好，身体也要好。”智莱特具身智能科技有限公司CEO邓振华表示，具身智能机器人的算法层对硬件要求非常高，尤其是在实施的时效性和多模态的融合方面。“硬件如何有机结合多模态大模型，也是我们现在探讨的问题。”

邓振华表示，目前企业、高校、科研机构都在探索机器人软硬件的不同技术路线，但当前场景落地仍然不成熟，硬件成本、效率、工程化都面临挑战，机器人本体的散热、轻量化、负载、寿命、精度、运动控制路径等方面仍有较大提升空间，一些机器人进工厂时，由于负载能力不足，往往只能(néng)选(xuǎn)择(zé)一(yī)些(xiē)负(fù)载(zài)较(jiào)轻(qīng)的(de)工(gōng)位(wèi)。他(tā)迫(pò)切(qiè)希(xī)望(wàng)机(jī)器(qì)人(rén)能(néng)落(luò)地(de)防(fáng)尘(chén)防爆、高温高湿等特殊场景，这对机器人硬件和算法提出了更高的要求。同时，机器人的小试、中试依托于原有产业遗留下来的工业设备，未来这些生产和测试设备也需要快速迭代升级。

当前，机器人软硬(yìng)件行业标准也没有完全明确。甘宇飞表示，底层算力、模型训练、数据采集、通用场景搭建等方面都需要尽快制定标准。尤其是数据采集，相对于自动驾驶，具身智能的数据适配难度是陡增的。具身智能的本体有机械狗、机器人等不同形态，单就人形机器人而言，也有双足、轮式、双臂、单臂等形态。“每一种机器人之间的数据不一样，并且短期内可能主要是人形机器人，长期来看可能会针对一些特定任务做定制化，那时数据量又是很大的规模。”甘宇飞提到，目前机器人种类多样，每家每户都在采集数据，“但A公司采集的数据并不能给B公司用，B公司部署的模型也不能(néng)用(yòng)在(zài)C公司的本体，这里面有非常多的浪费，所以要制定行业标准，提高资源利用效率。”

金戈认为，机器人有望在消费和商业场景快速落地，安全是核心问题。在模型可控性无法完全保证的情况下，强制性的安全标准是必要的。“针对机器人的保险机制应该出现，不管是机器人本体的受损，还是由于机器人操作不当造成的其他财物或身体损伤。”

无论是推动机器人在工业场景落地，还是进入居家场景，眼下算法层还需要更多创新。陈立(lì)梁(liáng)表(biǎo)示(shì)，当(dāng)前(qián)国(guó)内(nèi)很(hěn)多(duō)团(tuán)队(duì)以(yǐ)跟(gēn)随(suí)为(wèi)主，“国(guó)外(wài)出(chū)了(le)一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)架(jià)构(gòu)，国(guó)内(nèi)就(jiù)去(qù)跟(gēn)随(suí)。其(qí)实(shí)目(mù)前(qián)具(jù)身(shēn)智(zhì)能(néng)还(hái)处(chù)于(yú)较(jiào)早(zǎo)阶(jiē)段(duàn)，应(yīng)该(gāi)去(qù)探(tàn)索(suǒ)更(gèng)多(duō)新(xīn)东(dōng)西(xi)。”