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雷达卡
随着大模型和机器人技术的发展，具身智能（EmbodiedAI）赋予人工智能系统物理形态以实现与环境的互动和学习。从动作编程到人类遥操作，从机械臂到灵巧手，具身智能在软硬件层面逐步建立起发展范式。借鉴自动驾驶汽车发展的路径，数据对于具身智能同样至关重要，数据不仅作为“燃料”驱动智能体感知与理解环境，通过多模态传感器（如视觉、听觉、触觉）帮助构建环境模型并预测变化，使智能体能够根据历史数据进行情境感知和预测性维护，从而做出更优决策。构建高质量、多样化的感知数据集是不可或缺的基础工作，这些数据集不仅为算法训练提供了丰富的素材，也成为了评估具身性能的基准参考标准。具身智能数据采集工厂是为具身智能机器人提供数据训练和支持的基地。目前，国内已有多家企业布局具身智能数据采集工厂，其中比较知名的有帕西尼在天津的工厂、智元机器人在上海的工厂，以及北京具身智能机器人创新中心的工厂。这些工厂通过大规模的数据采集和模型训练，旨在解决具身智能发展中高质量数据集匮乏的问题，为机器人产业提供强大的数据支撑。
具身智能数据产品与服务是指面向人形机器人、机械臂、移动操作机器人、四足机器人及其他物理智能体，通过真实环境采集或仿真合成形成，并用于具身基础模型、视觉语言动作模型、世界模型及机器人控制策略训练、微调、强化学习、验证、评测和部署优化的数据产品、专业服务与专用平台。
本报告所称具身智能数据包括定制数据生产与加工服务、商业数据集与授权，以及具身智能数据平台服务。其中，定制数据服务涵盖机器人遥操作采集、人体直接示教采集、机器人自主执行数据采集、仿真与合成数据生成、清洗、时序同步、动作对齐、标注、质量验证及训练格式转换；商业数据集与授权包括标准化数据集销售、数据许可、订阅及接口访问；数据平台服务包括具身数据接入、管理、标注、审核、质量控制、版本管理、轨迹回放及训练格式导出。免费开源数据和无外部交易的企业内部自用数据纳入数据供给与产业生态分析，但不计入商业市场收入；机器人本体、采集硬件、通用云算力、通用存储、具身模型、机器人控制软件不纳入本市场。
根据QYResearch的统计及预测，2025年全球具身智能数据市场销售额达到了10.3亿美元，预计2032年将达到89.89亿美元，年复合增长率（CAGR）为36.8%（2026-2032）。
因机器人数据采集成本高、难度大等问题，导致高质量数据极为稀缺。具身智能还面临着训练数据不足的难题，高质量数据是全世界具身智能企业都难以逾越的障碍。大语言模型是依靠已有大量互联网数据的训练，才出现了智能涌现。如果具身智能也是类似的逻辑，就需要非常大的数据量。行业目前缺乏高质量的具身交互数据，在复杂、多变、非结构化的真实场景中，如何让机器人做到精准理解和决策是一大难题。具身智能需要高维、连续、动态的场景数据，而真机采集成本极高，仿真数据又难以完全弥合‘虚拟与现实’的差距。现有具身智能机器人数据集普通仍存在一些问题：感官模态单一、任务复杂度不足与标准化缺失等核心问题。感官模态单一：过度依赖视觉模态，多模态融合缺失；触觉与力觉反馈数据严重不足，触觉是机器人精细操作的关键，但现有数据集普遍缺乏此类信息。任务复杂度不足：多数数据集聚焦于单一场景下的简单动作，如抓取、放置、推物等基础操作，这类任务通常只需单次决策或短程操作，缺乏对复杂逻辑推理、多步骤协作、目标关联任务的覆盖。标准化缺失：包括数据格式不统一、评估指标不一致、任务定义模糊、标注方式差异等，严重制约了跨场景、跨任务、跨机器人形态的算法泛化能力。
市场驱动因素
大模型从数字世界向物理世界延伸产生的结构性数据缺口。当前大语言模型凭借互联网上海量的文本、图像和视频数据实现了惊人的语言理解和生成能力，但这些数据本质上是对数字世界的表征，无法直接用于训练需要在物理环境中感知、决策和行动的具身智能模型。具身智能需要的是机器人执行操作时产生的触觉反馈、力觉信号、关节角度变化、环境干涉数据以及因果推理链条——这些数据在互联网上几乎不存在。当行业试图将大模型的成功范式复制到机器人领域时，首先面临的就是“物理世界数据从何而来”的根本性问题。这种由技术范式迁移驱动的结构性数据缺口，是具身智能数据市场兴起的最原始也是最强大的驱动力。
具身模型参数量级扩张与数据供给之间的巨大鸿沟。当前具身智能大模型的参数量正在向大语言模型看齐，但训练数据的规模却相差悬殊——大语言模型可用的数据规模已达到十万亿级，而具身智能大模型的数据规模仅停留在百万量级。具身智能产业可用的数据量仅为大语言模型可用数据量的几百分之一。保守估计，当前已有数据量与实际所需数据量之间至少还差两个数量级。随着模型规模的持续扩张，这一数据缺口不仅没有缩小，反而在加速扩大。每一代新模型的推出都需要更大规模、更多样化的训练数据，这种“模型越大、数据越渴”的正反馈循环，正在驱动整个行业以前所未有的力度投入数据采集基础设施、合成数据技术和数据治理体系的建设。
机器人量产与商业化对场景化数据的规模化需求。当前具身智能机器人正从实验室演示走向真实的工商业场景，量产规模的扩大意味着机器人需要在数以万计的不同环境中稳定执行任务。工业场景中的精密装配、零部件检测，商业场景中的物流分拣、客户服务，家庭场景中的衣物折叠、物品整理——每一类场景、每一种操作动作都需要对应的训练数据来支撑模型的泛化能力。与实验室阶段只需少量演示数据不同，商业化落地要求数据覆盖足够多的场景变体、足够长的任务序列和足够丰富的交互模态。这种规模化、场景化的数据需求正在推动数据采集从“一次性项目”向“持续性基础设施”转变，成为驱动数据市场扩容的核心商业动力。
各级政府的系统性政策供给为数据市场提供制度保障。当前国家和地方政府正将具身智能数据视为战略性资源进行系统性布局。北京出台政策支持打造高水平具身智能数据集，根据数据价值、规模和质量给予资金支持。深圳印发具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划，围绕核心技术攻关、公共服务平台建设和创新生态优化等重点方向进行全面部署。国家数据局明确提出“人工智能+到哪里，高质量数据集就建设到哪里”，将具身智能数据作为实现数据要素市场化、价值化的突破口。国家发改委将结合“十五五”相关专项规划编制工作，推动具身智能产业健康规范发展。政策层面的系统性推动正在加速数据市场的形成、规范化和规模化发展。
产业竞争重心从硬件向数据资产的战略转移。当前具身智能产业的竞争正在经历从本体硬件能力向“具身大脑”与数据储备的战略转移。企业开始意识到，硬件能力只是基础门槛，真正决定模型能力上限的是高质量、大规模、多样化的训练数据。无论是本体厂商通过自有场景积累数据形成封闭壁垒，还是独立数据服务商搭建全链路数据基础设施，抑或是仿真技术企业试图通过合成数据降低成本，各方都在围绕数据的获取、标注、治理和流通展开激烈角逐。产业逻辑正在从“算法驱动”全面转向“数据驱动”，这种认知和战略的深层转变，正在驱动整个具身智能数据市场进入加速发展的快车道。
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