具身智能的數據命門正在被叩響 | “高質量數據的富礦與陷阱”活動紀實

2026年4月29日，由極新、中關村（海淀）具身智能創新產業園、清華大學學生通用人工智能研究會主辦，華為云、全量數智、RoboVenture協辦的「具身智能系列活動——高質量數據的“富礦”與“陷阱”」在中關村（海淀）具身智能創新產業園圓滿落幕。這不是一場泛泛而談的行業論壇，而是一場直指商業化命門的攻堅，意在讓數據走出“陷阱”迷霧，真正釋放“富礦”價值。

本次活動聚焦具身智能數據價值鏈的起點，圍繞“從數據規模到數據效能”、“數據-模型-物理世界閉環”、“數據復用與共享”三大核心議題展開。與傳統大模型依賴互聯網文本和靜態圖像不同，具身智能需要的是多模態、時序對齊、包含物理因果關系的交互數據，其本質不只是“看見”，更是“做”與“受”。當前行業已從比拼硬件本體轉向比拼模型能力，而高質量物理交互數據的嚴重稀缺，正成為制約具身智能落地的關鍵瓶頸。

活動伊始，中關村（海淀）具身智能創新產業園運營總經理肖晨進行致辭。她介紹，該園區于2025年正式獲批成為全國首家以“具身智能”命名的產業園區，目前已簽約企業44家，其中具身智能企業18家，覆蓋數據、大腦、小腦、本體等全產業鏈環節，并建設了垂直孵化器、跨本體數據采集等五大共性技術服務平臺。

中關村（海淀）具身智能創新產業園運營總經理 肖晨

然后，中科觸聯創始人李正偉進行了“打破不可能：高精度、低成本、可量產的光電式觸力覺傳感器”主題分享，他指出，觸覺傳感器行業長期受困于“高精度、低成本、可量產”三者難以兼得的“不可能三角”。中科觸聯的方案源于中科院自動化研究所成果轉化，以光電原理替代傳統方案，通過“可變光通道”將機械力形變轉化為光信號，實現觸力覺精確反推。

中科觸聯創始人 李正偉

性能方面，該傳感器分辨率極限達一克，穩定性漂移控制在千分之四以內，位置分辨精度達0.01毫米，并具備接近覺與觸覺融合感知能力。李正偉強調，觸覺傳感器作為末端感知設備，其穩定性是具身智能模型訓練的前提——若傳感器性能漂移，訓練出的模型將無法復用。當前，該方案已落地于靈巧手、工業精密稱重等場景。

為了更進一步了解具身智能行業，與會嘉賓參觀了園區展廳。參觀過程中嘉賓就數據采集兼容性等話題與園區方做了簡短交流。

在隨后的主題分享環節中，清華大學學生通用人工智能研究會（THUAGI）副主席陳博遠詳細介紹了清華大學學生通用人工智能研究會。他談到，THUAGI以“連接學術前沿與產業實踐、助力青年人才成長”為定位，致力于構建中國頂尖的AGI創新生態。團隊成員涵蓋清華各學院頂尖博士生、特獎得主、院系科協主席及創業先鋒，已形成覆蓋清北學者、產業領袖和投資人的千人社群。

清華大學學生通用人工智能研究會（THUAGI）副主席 陳博遠

在活動組織上，研究會已圍繞具身智能、AI Agent、AI+教育、AI+安全等方向舉辦多場主題分享，本學期計劃推出規模約20人的小閉門沙龍，聯合投資機構和初創企業做更深度的產業對話。

啟銀投資董事長宋炎則是結合啟銀的戰略布局進行探討，她指出，當前AI投資正從C端流量驅動轉向B端價值驅動，核心戰略是“脫虛向實”，聚焦智能制造、智慧金融、智慧醫療和智慧城市四大領域，通過AI技術為企業創造實際價值。

在技術層面，她認為AI大模型應走向效率優化、垂直專業化和小型化，以應對科技迭代速度快、部署成本高的現實問題。對于具身智能，她將其拆解為“感知-決策-執行-反饋”的閉環，并判斷在感知和執行兩端將出現長期突破。

啟銀投資董事長 宋炎

在生態構建方面，宋炎提出“開放、合作、共贏”的理念，主張通過平臺化、開源化和區域集群化降低AI應用門檻。談及行業現狀時她直言，當前相關公司上市泡沫將快速破裂，行業需要推動具身機器人走向平臺化和開源化。

關于投資邏輯，宋炎給出了三個核心條件：誰來做、是否有資本賽道支持、政策資源能否為前兩者賦能。她強調，團隊落地能力和技術解決市場痛點的能力是決策關鍵，并表示團隊已構建起從早期融資到上市的完整規劃能力。

隨后活動進入高潮，青瞳視覺副總經理劉雪飛結合公司實踐，回應了具身智能數據采集中的幾個關鍵問題。

關于數據質量，劉雪飛指出，青瞳視覺目前能夠做到光學動捕精度達亞毫米級（0.02mm），延遲約2.4毫秒，采集的數據無需后期清洗即可直接用于模型訓練。同一條數據可跨不同本體機器人復用，實現“一次采集、重復使用”，大幅降低了高質量數據的邊際成本。

青瞳視覺副總經理 劉雪飛

關于數據復用與共享，他提到了正在推動的“具身數據港”平臺，覆蓋從數據采集、質量分析到數據集發布共享的全生命周期，嘗試將數據采集做成可復用的基礎設施。關于動捕數據與機器人本體的關系，他直言兩者之間差的不只是外形，核心難題在于人機構型映射，而高精度光學方案能有效降低這一環節的誤差。

北京師范大學鐘方威副教授結合其團隊開發的大規模仿真環境UnrealZoo，回應了“仿真數據到底能不能用得起”這一議題。

鐘方威通過實驗給出了一個明確判斷：在數據總量相同的前提下，訓練場景的多樣性遠比數據規模本身更重要。用更多樣化場景訓練的模型，泛化能力顯著優于單一場景堆量訓練的模型，這為具身智能數據采集的“效能優先”提供了實證支撐。

圍繞訓練效率，他分享了“離線強化學習+視覺基礎模型”的實踐路線。傳統在線強化學習在仿真環境中并行開銷巨大，而將數據采集與訓練解耦后，單臺設備一個半小時即可完成從數據收集到模型訓練的全流程，并實現零樣本Sim2Real遷移。

北京師范大學副教授 鐘方威

鐘方威還提到，團隊已驗證跨無人機、機器狗、人形等多種本體形態的統一跟蹤模型，數據可跨形態復用。目前UnrealZoo已被用于國際科技挑戰賽，支撐數百支隊伍在線完成搜救任務評測，為仿真數據走向真實應用提供了規模化驗證。

關于具身智能行業的未來發展，星動紀元海外銷售負責人王浩然則直言，當前行業“還沒有到達GPT-2.5時刻”，數據嚴重匱乏。海外高質量數據采集成本已高達200美元/小時。

星動紀元海外銷售負責人 王浩然

關于“數據不可能三角”，他提出兩條可能路徑：一是參照汽車行業“F1技術下放民用車”，先以高精尖數據跑通驗證，再通過規模化降本；二是“低質量數據暴力堆量”，用手機錄下做飯等日常操作，一天數百萬小時，未來若模型能從低質量視頻中有效學習，或將徹底改變成本結構。但他強調這仍是待驗證的假設。

關于數據孤島，他判斷各家目前不缺資金、都想自己做標準，真正的協同可能要等行業寒冬到來后才會發生。他還提及出海中的數據合規難題：歐洲客戶要求數據本地化，模型無法回傳國內訓練，香港作為唯一同時被中國和歐盟認可的數據橋梁，正成為潛在的唯一解。

在主題分享環節的最后，憶海原識創始人任化龍從人體觸覺機理出發，闡述了其公司產品業務技術路線的生物學基礎。人手皮膚的觸覺并非力傳感器測量壓力那樣，而是通過皮膚深度凹陷的程度來感知物體的輪廓、形狀，以及通過皮膚層中淺表神經末梢來檢測物體的紋理、滑動。人手真正感知抓握力的神經感受器在手指關節和肌腱，不在皮膚。基于這一原理，他闡述目前市面主流的外骨骼式靈巧手覆蓋的薄膠皮無法產生深度凹陷，接觸方式為剛性點接觸，導致采集的觸覺數據天然存在缺陷；與之匹配的觸覺傳感器，也難以真實復現人類操作中的物理交互信息。

憶海原識創始人 任化龍

在探討"高質量數據"的判定標準時，任化龍提出了一個更根本性的問題：如果產生數據的硬件本身偏離了人體工作原理，那么在此之上追求數據規模和采集效率，是否走錯了方向？他主張先以人體科學和神經科學為第一本位，選對硬件設計的方向，有了正確的硬件設計，高質量數據自然產生，而非本末倒置地追逐數據規模。這一觀點與"數據效能優先于數據規模"的活動核心議題形成了深層呼應——數據效能的根源，在于硬件是否具備生成有效數據的物理前提。

隨著最后一個分享結束，這場關于高質量數據“富礦”與“陷阱”的思辨也完成了最后一輪碰撞。當行業從追逐數據規模轉向追問數據效能，“富礦”與“陷阱”便不再是一對修辭，而是具身智能數據價值鏈上每天都在發生的真實選擇。從傳感器到底層硬件，從仿真環境到出海落地，這一天關于高質量數據的討論勾勒出一個日漸清晰的共識：真正的壁壘不在于采集了多少數據，而在于是否定義了什么是真正“有用”的數據。

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