史凯 ｜ 从模型飞轮到机器人军团：具身智能与数据要素如何吃掉下一个十年？

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摘要

具身智能（Embodied Intelligence）是一种让“算法长在设备上”的前沿人工智能范式：智能体被置于机器人、自动驾驶车辆等物理载体之中，通过与环境持续互动，形成感知–认知–决策–执行的闭环，从而在真实世界中自主完成任务。

与仅依赖静态数据的感知智能或主要关注“脑内推理”的认知智能不同，具身智能强调“身体–环境–算法”三要素的协同，强调智能能力植根于连续的物理交互与反馈学习。

本文从“具身智能 + 数据要素”的统一视角展开系统分析。首先梳理具身智能的概念与发展脉络，指出其本质是以感知–决策–执行闭环为核心的“设备–数据–模型–设备”循环，使智能体在复杂动态环境中获得更强的适应性与泛化能力。其次，结合相关标准与规范，分析闭环系统对数据提出的高质量、多模态、时空一致等要求。进一步地，文章将数据上升为“数据要素”，讨论高质量数据集在具身智能中的基础作用，并指出当前数据供给存在的瓶颈。为破解这些难题，文章提出“数据–模型–任务”协同的飞轮模型，把具身智能视为以 AI 为中枢、以具身设备和数据要素为两端的螺旋式飞轮。

在应用层面，结合工业机器人、服务机器人、自动驾驶与交通执法等典型场景，提出高质量数据集构建方案及数据–感知–决策闭环示意；在基础设施层面，从数据采集体系、标注与处理基地、可信数据空间、数据流通机制以及政策与标准等维度，给出面向具身智能的数据运营体系构建建议。进一步地，基于全文分析提炼出

六大发展趋势：

感知–决策–执行闭环的持续完善

高质量数据集建设

数据基础设施升级

数据驱动的模型演进

具身智能任务场景的加速拓展

“仿真–现实”数据迁移闭环的构建

结论是：只有把具身智能与数据要素统一纳入“飞轮式”的系统工程，构建可持续运转的“数据要素生产线”，并顺应上述六大趋势，才可能真正推动人工智能从虚拟智能走向“物理世界中的通用智能”。

关键词： 具身智能；高质量数据；数据闭环；数据–模型–任务飞轮；数据基础设施；仿真数据

1 具身智能概念与发展演变

具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能与机器人学交叉形成的重要发展方向，其核心思想是：智能不再只是“云端的一段算法”或“虚拟的大脑”，而是嵌入在具有身体的实体之中，通过传感器与执行器在环境中持续互动，从而实现智能行为。自动驾驶汽车、机械臂、无人小车、人形机器人以及各种虚拟–现实融合系统，都是具身智能的典型载体。

与传统强调“脑”的认知智能模型不同，具身智能强调“三要素”——本体（身体）、环境和智能算法的协同作用。智能体通过视觉、力觉、触觉、IMU 等多源传感器采集环境与自身状态信号，经由模型完成特征提取与语义理解（认知），在既定目标与约束下生成动作计划（决策），再由伺服电机、关节驱动等执行机构实施具体动作（执行），环境变化又被下一轮感知捕获，形成持续闭环。

从这个视角看，具身智能是一套稳定运行的“神经系统”：感知环节将物理世界数字化，认知环节构建可计算的世界表征，决策环节在目标与风险之间权衡，执行环节将决策落实为物理运动。这套闭环使智能体能够在复杂、动态、部分可观测的环境中自主学习与适应，从而具备比“离身智能”更强的鲁棒性和泛化能力。

从人工智能发展史看，具身智能可以视为继符号主义和纯数据驱动深度学习之后的“第三条路径”。早期 AI 强调符号推理和专家系统，往往假设环境静态、规则完备；随后深度学习依托大规模静态数据取得突破，但对物理交互关注不足。随着机器人、传感器融合和强化学习技术的成熟，越来越多研究和产业实践转向“让算法长在设备上”：只有把智能安放在身体里、放入环境中，让它在真实任务中不断试错、总结和更新，才能逼近类人水平的通用智能。

2 感知–决策–执行闭环对数据的需求

具身智能系统运行在一个高频循环的感知–决策–执行闭环之中：传感器持续采集环境与本体数据，经感知模块融合与表征后进入决策模块生成行为计划，随后由执行模块作用于环境，环境变化又通过传感器反馈回来。要让这个闭环稳定、可靠地运行，数据必须满足一系列严格要求。

首先是高质量与高精度。具身智能往往涉及机器人操作、自动驾驶等高安全要求场景，感知误差很容易放大为决策风险。因此，相关标准对传感器标定与数据质量提出了明确指标：采集前应完成几何与时间标定，剔除损坏帧与静态无效帧，关节编码器、深度相机等部件的误差需控制在可接受范围内。高分辨率、低噪声的数据，是闭环可靠运行的前提。

其次是多模态融合与语义一致。具身智能强调视觉、深度、触觉、力觉、语言等多模态信号的协同工作。多模态数据不仅要在格式和坐标系上统一，还要在语义上保持一致：同一动作在视觉流中对应的姿态，应与力觉传感记录的力度、方向互相印证，否则会干扰模型对因果关系的学习。为此，数据预处理阶段需完成模态对齐、噪声抑制和统一标注。

再次是时空连续与同步一致。具身智能中的动作与环境变化具有明显的时序性，要求数据具备足够的采样频率与时间同步能力。规范通常建议感知采样频率不低于 15–30Hz，以捕获运动细节；多传感器数据的时间戳偏差应控制在几十毫秒以内。只有保证时空连续与同步，智能体才能准确关联“我在某一时刻做了什么动作”“环境随之发生了什么变化”，从而在闭环中学习到可信的因果结构。

满足上述条件的高质量、多模态、时空一致数据，是具身智能走出实验室、进入真实场景的基础。例如，在自动驾驶中，需要对齐多路视频、激光雷达和高精度定位数据；在机械臂操作中，需要同步记录关节轨迹、视觉图像与力觉反馈，并对物体状态和任务阶段进行一致标注。

3 数据要素在具身智能中的基础作用

如果说具身智能的四个环节构成了“智能的身体”，那么数据要素就是让这个身体可以持续成长的“燃料与土壤”。在具身智能系统中，高质量数据集不只是训练样本，更是一条贯穿感知、决策、执行与反馈的“数据要素生产线”。

在训练阶段，数据决定模型的上限与边界。多样、规范且标注精确的数据集，使模型有机会覆盖更丰富的环境条件与任务类型。多模态交互数据能够让智能体同时感知形状、质地、重量、摩擦等属性，为构建“类人世界模型”提供基础。

在验证与部署阶段，数据决定模型的可信度。高质量测试集需要在场景复杂度和任务难度上贴近真实应用，以评估模型的安全性和鲁棒性。部署之后，现场采集的新数据又会回流至训练环节，用于微调与强化，形成“训练–验证–部署–反馈”闭环。

多模态、高质量数据尤其是提升泛化能力的关键。传统静态数据往往只记录“看到什么”，而具身智能数据还记录“做了什么、发生了什么”。例如，覆盖上万物体和多种抓取方式的多指抓取数据集，通过融合视觉、力觉和多指关节角度信息，使智能体在训练中不仅学会在图片中识别物体，而且学会如何在不同姿态、不同约束下抓住它。

从全生命周期看，数据要素贯穿了具身智能的设计、训练、部署、运维与演进：设计阶段确定需要采集哪些数据、采用何种标注体系；训练阶段依赖数据驱动模型拟合任务规律；部署阶段通过在线数据监测模型表现；运维阶段依据数据触发模型更新与策略调整。可以说：谁掌握了高质量具身数据要素，谁就掌握了具身智能演化的主导权。

4 数据瓶颈与“数据–模型–任务”协同飞轮

尽管数据要素如此关键，现实中具身智能恰恰面临严重的数据瓶颈。一方面，真实交互数据稀缺且昂贵：采集真实机器人操作或自动驾驶数据，往往需要昂贵的设备、专业场地和长期运维；多模态触觉、人形机器人示教等数据尤其不足。远程操控虽然可以一定程度上提高采集效率，但总体成本仍然较高。

另一方面，仿真数据与真实数据各有短板。高保真仿真平台可以以较低成本产生大规模、多样化数据，但总存在“仿真–现实鸿沟”：模拟的物理特性、噪声分布与真实世界并不完全一致，导致模型迁移到现实场景时性能下降。互联网视频数据量虽大，却缺乏与之配套的行为标注和物理反馈信息，很难直接用于具身智能学习。

在这种背景下，业界提出了以**“数据–模型–任务”协同飞轮**为核心的系统路径。其基本思想是：

• 把具身智能看成一个以 AI 模型为中枢、以具身设备和数据要素为两端的飞轮；
• 数据驱动模型训练，模型部署到设备上执行任务；
• 设备在真实环境中运行产出更丰富、质量更高的交互数据；
• 新数据回流后进一步优化模型，推动设备能力再次升级——形成“设备–数据–模型–设备”的正向循环。

这一飞轮与大模型的 Scaling Law 一致：模型规模提升与训练数据量成正比关系，只有在足够数据支撑下，具身大模型的能力才能发生跃迁。研究普遍认为，通用具身大模型至少需要亿级高质量行为轨迹数据作为基础。

实践中，北京、上海等创新高地以及头部企业正在探索“仿真–真机融合”的数据训练场：通过大规模并行机器人、远程示教、仿真回放等方式，打通数据采集、处理、训练、部署的全链路，让模型在仿真中快速迭代，在真实场景中验证与校正，逐步缩小仿真–现实差距。可以说，“数据–模型–任务”飞轮的目标，就是把具身智能从一次性“项目开发”变成可持续运转的“智能生产线”。

5 典型场景数据集构建方案与闭环示意

围绕具身智能的关键应用，构建高质量数据集和闭环路径，是落地飞轮模型的具体抓手。

在工业机器人场景，可采用“仿真 + 实机”的双通道策略：在工业仿真平台中构建接近真实的生产环境，生成包含视觉（RGB-D）、关节轨迹、力觉等多模态数据的大规模操作样本；在真实产线上部署机械臂，通过示教或远程操控方式执行任务，同步采集实时传感数据和任务结果标签；通过仿真与真实数据的融合，既保证数据多样性，又校正仿真偏差，形成可用于强化学习、模仿学习等算法的高质量数据基座。

在服务机器人与人形机器人场景，数据集需要突出人机交互与灵巧操作特性。可借鉴第一人称视角采集方案：通过头戴或胸前摄像头记录操作者执行任务时的视觉信息，同步记录机器人或外骨骼的关节轨迹、力/触觉反馈和语音指令，并对操作过程进行语义分段标注，如“抓取杯子–移动–放置”等。这类数据对提升机器人手眼协调、复杂抓取和人机协作能力具有显著价值。

在自动驾驶与交通执法场景，需要构建融合多摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS/IMU 等传感器的数据集，同时配以高精地图和丰富的行为与事件标注（如变道、避障、急刹车等）；在交通执法与治理场景中，可采集路侧摄像头、无人机、车载终端的多源数据，将交通流量、违规事件与执法结果进行结构化标注，支撑智能监控与决策系统的训练。

这些典型场景的共同特征是：传感器获取的高质量多模态数据 → 感知模块提取环境特征 → 决策模块生成行为策略 → 执行模块实施动作并反馈新数据，数据在闭环中不断沉淀，形成持续扩展的具身智能数据资产。特别是通过“仿真放量 + 真实校正”的方式，可以把数据和模型一起推向更高能力层级。

6 面向具身智能的数据运营基础设施体系

要支撑具身智能的长期发展，单个项目的临时数据采集远远不够，必须建设面向未来的“数据运营基础设施”，把数据要素当成和电力、算力一样的基础资源来规划。

其一是数据采集体系。需要构建行业级或区域性的多模态传感网络和高保真仿真平台。政府与企业协同，在工业园区、交通路网、公共空间等部署标准化传感器节点，形成持续采集真实交互数据的“感知底座”；同时，加大对通用仿真平台的投入和开放，沉淀可复用的场景模型与接口标准，支撑大规模合成数据的生成。

其二是数据标注与处理基地。在国家和区域层面布局数据标注与质检中心，形成稳定的人才与流程体系。依托数据标注产业园区，引导上游数据需求方、平台方与标注服务商形成完整生态，统一任务拆解、质检规则与交付标准。实践表明，集中化的标注基地可以在效率与质量之间取得较好平衡，是高质量数据集建设的关键支撑。

其三是可信数据空间与数据流通机制。通过数据资产登记、访问控制、数字合约和隐私保护等机制，建设具身智能相关数据的“可信空间”。利用区块链、加密计算、数字水印等技术，实现“来源可溯、权责可界、使用可控”。在此基础上，探索数据交易所、数据联盟等模式，推动非敏感数据在机构之间有序流动，形成按需订阅、按价值计价的市场化机制。

其四是政策与标准体系。需要在“数据要素×”行动计划等顶层文件指导下，进一步细化到具身智能领域：制定具身智能数据集建设导则，明确数据采集、标注、质量评估和安全管理的技术要求；完善数据交换协议、接口规范和评测基准，为跨场景、跨行业的模型迁移与数据共享提供制度基础。

其五是人才与生态。具身智能的数据运营需要跨学科团队：既懂机器人与控制理论，又熟悉数据工程与机器学习；既能设计多模态采集系统，也能把握隐私与合规要求。应通过高校课程、职业培训和产学研联合项目，打造一支涵盖数据标注工程师、数据治理专家、机器人算法工程师等的复合型队伍，构建开放、多元、协同的创新生态。

7 具身智能与数据要素融合发展的未来趋势

在上述分析基础上，可以看到具身智能与数据要素的融合演进，正在沿着六条相互交织的主线展开。

第一，感知–决策–执行闭环持续强化。 具身智能的本质，是让智能体通过物理载体在真实环境中形成稳定的感知–决策–执行闭环。未来这一闭环将更加紧凑、低延迟和高鲁棒：一方面，多模态传感器与控制算法将更深度融合，感知结果能够以更低的延时进入决策模块；另一方面，通过在线学习与反馈校正，闭环将具备持续自我优化能力，使机器人在复杂动态环境中可以快速感知变化、实时调整策略，不断完善自身的行动模型，实现从“能做”向“做得好、做得稳”的跃迁。

第二，高质量具身智能数据集成为关键支柱。 大规模高质量数据被普遍视为驱动具身智能发展的“燃料”。未来的数据建设不会再局限于单模态、离线采集，而是更多采用“实体采集 + 仿真合成”相结合的方式，构建多模态、结构化、标注完善的具身智能数据集。这些数据将服务于“本体 + 智能”一体化模型训练，大幅提升模型的泛化能力和决策精度。面向工业制造、物流仓储、服务业等不同领域的专用数据集，将与通用数据集共同构成具身智能落地的基础设施，标准化的数据采集和标注流程则保证了数据的一致性与安全性。

第三，数据基础设施升级为创新“底座”。 围绕具身智能的数据基础设施正在从分散的项目平台，升级为国家级、行业级的标准化“底座”。一方面，政府和龙头企业正在建设统一的数据与标准平台，为科研和产业化提供共享的数据资源和评测体系；另一方面，面向具身智能的专用数据平台不断涌现，聚焦解决高质量物理交互数据稀缺的问题。未来，数据资源共享和标准化建设将进一步加速，配套的数据治理和可信交换机制将更加完善，实现跨机构、跨场景的数据流通与复用，为智能体的大规模训练与验证提供稳定、可持续的数据服务。

第四，数据驱动模型持续演进。 随着数据规模呈指数级增长，模型架构也在不断迭代升级：从单一模态网络，走向语言、视觉与动作一体的大规模预训练模型。高质量、多样化的数据集成为推动模型演进的“燃料”，让智能体在复杂环境中的感知和决策能力持续增强。未来，大模型不再只是“会聊天的大脑”，而是“能理解世界、能动手做事”的通用具身智能底座。跨场景、跨任务的海量数据训练，加上在线学习与持续微调能力，将使模型更加自主、自适应，并具备更强的迁移与泛化能力。

第五，具身智能任务场景加速拓展。 随着软硬件能力提升和成本下降，具身智能的应用边界正从封闭场景扩展到开放复杂环境。目前，工业流水线、仓储物流等相对结构化的场景已经实现了具身机器人在搬运、分拣等任务上的规模化应用；在零售、医疗、文旅等服务场景，具身智能正在进入无人商店、智能药房等实际运营系统。下一阶段，其应用将进一步覆盖智慧城市管理、应急救援、医疗康复、养老陪护等高复杂度场景，这对智能体的环境理解、协作能力与安全韧性提出了更高要求，也迫切需要开放的数据和共享的验证平台，支撑跨场景任务执行能力的持续测试与优化。

第六，从仿真到现实的数据迁移闭环成为关键能力。 构建高效的“仿真–现实”迁移闭环，是提升具身智能适应性的关键方向。仿真环境提供了高效、可控的学习平台，但真实世界的复杂性远超仿真，二者之间存在明显“现实差距”。未来，域随机化、人机校正、多源对齐等技术将与数字孪生深度结合，形成虚拟仿真与现场实验互补的闭环体系：模型先在仿真中预训练，再在真实环境中验证与微调，现场采集的数据回流仿真平台继续放大与扩展，形成“仿真训练—现实验证—数据反馈—再仿真”的循环过程，实现知识在虚拟与现实之间的高效迁移，大幅提升智能体在现实世界中的自适应能力。

综合来看，这六大趋势从控制闭环、数据供给、基础设施、模型演进、应用场景到仿真–现实迁移，构成了具身智能与数据要素融合发展的“六维坐标”。它们相互支撑、彼此强化，最终指向一个共同目标——培养具有更强自主性和环境适应性的智能体，使其成为推动实体经济升级和社会治理现代化的重要新质生产力。

8 结语

具身智能，让 AI 从屏幕和云端走向真实世界的每一寸空间；数据要素，则为这一切提供源源不断的燃料与土壤。二者在 AI 的中枢作用下形成闭环，构成了新一代智能产业体系的基本运行逻辑。

从现实路径看，这一逻辑可以概括为：以具身设备为前端载体，通过感知–决策–执行闭环运行，在任务执行过程中持续产生高价值数据；这些数据在规范的数据基础设施中被采集、标注、治理，沉淀为可运营的数据要素和高质量数据集；数据要素反过来驱动模型训练与演进，经由“数据–模型–任务”飞轮不断提升智能体能力，再次回到设备一端，形成“更智能的装备—更高质量的数据”的正向循环。

顺应和把握前文总结的六大趋势，是未来一段时期内各方协同发力的关键：研究界需要在低延迟闭环控制、跨模态认知模型和仿真–现实迁移等方向持续突破；产业界需要在数据采集、标注、基础设施和场景落地上形成可复制的工程经验；政府与监管机构则需要通过政策与标准，为数据要素的合规流通和价值实现提供良好制度环境。

可以预见，谁能最先把“具身智能 + 数据要素”的飞轮搭起来、转起来，并在六大趋势上形成系统布局，谁就有望在即将到来的具身智能时代取得真正的先发优势，把人工智能从“好用的工具”升级为“可靠的生产力伙伴”。

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