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2 、随意选牌
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让机器人开一颗核桃 ，它像磕鸡蛋一样把核桃砸向桌面；从冰箱里拿瓶矿泉水 ，机器人耗时10分钟才完成；让机器人叠衣服，它煞有介事不断瞄准 、纠偏 ，最后还是揉成一团……
在成为“舞蹈演员 ”和“长跑健将 ”之后 ，机器人被要求做更多“务实”工作，却带来了很多令人哭笑不得的翻车场景。
“机器人要做到实用，必须面对丰富的物理世界 ，这需要大量的具身智能数据来学习训练 。 ”复旦大学长聘特聘教授、飞捷科思智能科技（上海）有限公司创始人张立华告诉科技日报记者 ，“据不完全统计，全球范围内研发端对高质量数据的需求量约为120万小时 ，而全行业每月数据产出量仅为25万—30万小时 。高质量具身智能数据稀缺已成为具身智能机器人发展的关键瓶颈之一。 ”
2026年被业界称为具身智能数据元年 ，具身智能机器人行业从算法驱动转向数据驱动，高质量数据正成为行业竞逐的基础性战略资源。
现有数据严重不足
近年来 ，人工智能大语言模型靠互联网上的海量文本数据学会了生成语言 ，发展突飞猛进 。基于同样的逻辑，具身智能机器人需要依靠海量的人类动作数据 ，才能学会在真实世界里干活 。
“用手捡起干木耳”这个对人来说轻而易举的动作 ，机器人需要调动物体材质辨识、空间姿态匹配等多个技能。“台上一分钟 ”稳定可靠的执行，需要台下亿万真实 、高质量的人类动作数据作为支撑 。
然而 ，机器人不像孩子一样“有样学样 ” 。它们的学习数据集里 ，需要位置的坐标 、力矩的量化、触觉反馈的标注等。因此，互联网上海量的文本 、视频因缺乏动作数据并不能直接“喂”给机器人 。
“大语言模型使用的文本数据或影音数据，本质上都是‘观察者视角’的静态数据 ，但具身智能需要‘交互者视角’的数据 。一个符合要求的抓取动作数据 ，不仅要包含视觉信息，还应包含实时的力反馈 、触觉感知以及电机扭矩的连续变化。”张立华向科技日报记者介绍说 ，目前互联网上几乎不存在现成的、能够直接映射到机器人感知与控制链路上的“多模态指令—动作 ”数据集 ，“我们面临的不是数据的优化，而是从零开始的原始积累 ” 。
“完成一个高质量模型的训练 ，至少需要一千万小时量级的数据 。”京东云产品经理蔡晨表示 ，当前市场上成熟的具身智能数据集只有几十万小时，远远不能支撑行业训练出高质量 、通用的具身大模型。
在大语言模型领域 ，Token（词元）是通用的；但在具身智能领域 ，数据具有极强的硬件依赖性 。由于机器人构型的限制，数据难以在不同机器人之间复用 ，这种“交流 ”困境 ，使得目前采集的数据极其碎片化，难以形成规模效应 。
“举个例子，同样是机器人 ，身高1.2米和1.8米体态差异显著 ，即便抓取同等高度的物体，机械臂的运动行程也完全不同 ，因此1.2米机器人的有效数据很难直接迁移到1.8米机型上。 ”蔡晨告诉科技日报记者 ，无法让一份数据发挥十份的效能，也是具身智能数据短缺的一个重要因素。
与此同时 ，机器人模型的飞速发展亦使得数据短缺愈发明显 。
具身智能机器人通常被划分为“大脑”“小脑 ”与“本体 ”三个核心组成部分 ，机器人“大脑”的核心是具身智能大模型 。机器人处理的任务越复杂精细，具身智能大模型的结构就越复杂 、参数规模也越大。模型参数好比机器人的知识记忆单元 ，参数数量越多 ，机器人的学习能力和智能程度就越高 。
“现在机器人的模型参数规模已从几百万提升到几亿量级，数据短板问题日渐突出 。 ”上海新时达电气股份有限公司具身智能高级研究员丛正告诉科技日报记者 ，以前几百万参数的模型 ，拿较少的数据就能训练达标。现在几亿参数的复杂模型，需要极大的数据量才能保障
