国先中心：2026具身智能数据行业研究白皮书（47页）.pdf

1、具身智能数据行业研究白皮书2026 年 3 月010203040506附录目 录具身智能行业的发展背景.011.1 具身智能的概念与内涵.021.2 具身智能正发展成为全球科技焦点.021.3 具身智能的探索与挑战.03具身智能的数据采集路线.052.1 遥操作数据.062.1.1 位姿类遥操作.072.1.2 视觉类遥操作.102.1.3 光惯类遥操作.112.2 动作捕捉数据.132.3 互联网视频数据和合成数据.152.3.1 人类视频演示数据.152.3.2 合成数据.16自动驾驶的数据发展经验.203.1 高精地图：静态真实数据的经验与教训.213.2 数据异构融合：分层采集与合成.

2、223.3 数据驱动的闭环：仿真优先，真机验证.23具身智能数据发展评估.254.1 真机遥操作数据在不同发展阶段提供不同价值.274.2 无本体数据采集有望推动模型性能.274.3 仿真系统是一套必要强大的非完美工具.28数据视角下的渐进式商业化道路.305.1 少量数据构建原型和工程环境的执行能力.315.2 聚焦场景，大量数据驱动算法迭代与标准化.325.3 海量数据实现高阶功能的闭环拓展.32机会与风险总结.346.1 发展机会分析.356.1.1 感知技术创新，为多模态数据提供入口.356.1.2 数据采集与治理是推动具身智能走向标准化的底层基建.366.1.3 关注垂直场景解决方案

3、，加速模型训练与部署.366.1.4 真机失败数据正加速具身智能的落地进程.366.1.5 世界模型是通往具身“GPT-3.5 时刻”的潜在路径，但仍需耐心.376.1.6 数据路线之争远未终结，能否“完全无本体”仍是开放命题.376.2 风险与挑战.376.2.1 技术架构快速迭代与路径收敛风险.386.2.2 数据可用性验证的投入风险.386.2.3 数据安全、隐私与伦理监管风险.386.2.4 产品功能安全保障缺失的人机交互风险.386.2.5 行业生态与标准缺失的风险.396.2.6 商业化进程不及预期的风险.39常见数据集整理.40图目录图 1 具身智能的技术架构与数据需求.04图

4、2 具身智能数据金字塔结构.06图 3 Mobile ALOHA 方案示意及操作演示.07图 4 AirExo-2 系统与 RISE-2 策略网络结构.08图 5 UMI 方案展示多种任务演示.09图 6 DexPilot 系统工作空间布局.10图 7 Bunny-VisionPro 系统示意.12图 8 诺亦腾手指惯性动捕方案.12图 9 DexCap 系统方案示意.13图 10 帕西尼感知 PMEC 数采方案.13图 11 诺亦腾 PN Studio 方案构成.14图 12 数据飞轮结构与迭代示意.24图 13 具身智能数据框架及挑战.26表目录表 1 为推进具身智能发展发布的国际政策文件

5、汇总.03表 2 常见具身智能操作数据集.41表 3 常见具身智能运动数据集.43具身智能行业的发展背景010201 丨具身智能行业的发展背景当前，人工智能的发展处于历史性拐点，向物理世界渗透的浪潮已经展开。以大语言模型（LLM）为代表的认知智能取得巨大突破，但其能力仍主要局限于数字领域。具身智能的兴起，则致力于将智能赋予物理实体，使机器能够在现实世界中实现感知、决策与行动。具身智能因其对多个关键领域的潜在重塑作用，战略意义显著，正迅速成为全球科技竞争的重要方向。作为实现通用人工智能（AGI）的重要路径之一，具身智能不仅引发了未来五到十年的技术创新浪潮，也有望成为推动全球生产力变革与经济增长的

6、重要动力。具身智能（Embodied Intelligence），作为人工智能与机器人技术交叉融合的前沿领域，其核心主张在于：高级智能的产生并非仅依赖于抽象计算过程，而是与物理实体及其所处环境之间的持续感知-行动循环密切相关。具身智能的概念源于认知一元论，该理论主张所有已知形式的智能，包括人类智能，本质上都是具身化的，即智能体必须具有物理形态并与环境直接交互。这一核心范式的转变，促进了数据驱动的人工智能和场景驱动的机器人深度融合。以大语言模型为代表的认知智能进展，正与具身智能形成互补与融合。从技术架构上看，具身智能系统构成了一个由大脑（Brain）、身体（Body）与环境（Environmen