具身智能机器人的“数据饥渴”：瓶颈与破局之道

この記事を読むのにかかる時間： 4 分

この記事のポイント

• 具身智能机器人发展需大量高质量数据，但当前全球数据需求远超供给。
• 现有数据采集方式成本高、效率低，且存在“不可能三角”困境。
• 数据碎片化、硬件依赖性强导致跨机器人复用困难，阻碍规模效应。
• 多元数据融合互补是当前最有效的破局路径，结合视频、仿真与真机操作。
• 建立统一数据标准和流程规范是行业健康发展的当务之急。

机器人“务实”工作遇冷：数据短缺的现实困境

曾让机器人跳舞、长跑，如今它们被要求承担更“务实”的工作。然而，实际操作中却频频出现令人啼笑皆非的场景：用核桃模拟砸鸡蛋，10分钟才从冰箱取出矿泉水，叠衣服却变成一团乱麻。这些“翻车”现象的背后，是机器人难以应对复杂物理世界的现实。复旦大学长聘特聘教授张立华指出，要让机器人实用，必须依赖海量的具身智能数据进行学习训练。目前，全球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，已成为制约行业发展的关键瓶颈之一。

数据从何而来？现有数据集的“先天不足”

与互联网海量文本数据成就大语言模型不同，具身智能机器人需要“交互者视角”的数据，而不仅仅是“观察者视角”的静态数据。京东云产品经理蔡晨表示，训练一个高质量的具身智能模型，至少需要千万小时级别的数据，而当前市场上的数据集仅有几十万小时，远远不足。互联网上的数据，如文本或影音，因缺乏精确的动作数据、力矩量化、触觉反馈标注等，无法直接用于机器人训练。张立华教授强调，符合要求的抓取动作数据，不仅需要视觉信息，还需包含实时的力反馈、触觉感知以及电机扭矩的连续变化。目前，互联网上几乎不存在现成的、能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，我们面临的是从零开始的原始积累。

硬件依赖与模型迭代：数据稀缺的“双重夹击”

具身智能领域的数据具有极强的硬件依赖性，这使得数据难以在不同机器人之间复用，导致采集的数据碎片化，难以形成规模效应。蔡晨以不同身高的机器人为例，解释了这种“交流”困境：即使抓取相同高度的物体，不同身高的机器人其机械臂运动行程也完全不同，导致数据难以直接迁移。此外，机器人模型的飞速发展也加剧了数据短缺问题。机器人“大脑”的核心是具身智能大模型，模型参数规模越大，学习能力和智能程度越高。上海新时达电气股份有限公司具身智能高级研究员丛正指出，当前机器人模型参数规模已从几百万提升至几亿量级，所需数据量呈指数级增长，数据短板问题日益突出。

“不可能三角”：高质量、大规模、低成本的困境

当前，高质量具身数据的获取方式极为繁琐且成本高昂，形成了“高质量、大规模、低成本”三者难以兼得的“不可能三角”。中国科学院自动化研究所副研究员周明才指出，具身智能机器人需要毫秒级的精细操作数据，依赖高精度的物理交互，采集门槛极高。目前主要有四种数据采集方式：

• 真机遥操作：交互性强，数据质量高，但成本高、效率低，受限于机器人本体和场景。
• 动作捕捉采集：成本低于真机遥操作，便于规模化，但需进行人机动作重定向处理。
• 人类行为视频：采集成本低、规模大，但缺乏精确标注，机器人难以学会精细动作。
• 仿真合成数据：成本低、可控可扩展，但存在仿真与现实的“真实性鸿沟”，容易出现“水土不服”。

张立华教授认同这一“不可能三角”是行业核心矛盾：一对一的真机遥操作无法满足大模型所需的海量样本，而低成本数据又往往缺乏物理属性和动作可执行性。因此，具身智能的数据稀缺，并非单纯的“量少”，而是能够支撑复杂物理推演的高质量、多模态、可对齐数据极度匮乏。

破局之道：多元数据融合与互补

面对数据短缺的挑战，业界正探索多元数据融合互补的解决方案。京东机器人数据采集中心正通过第一视角采集终端，精准标注工作视频数据，计划在两年内完成千万小时视频数据采集。行业共识已从“单点采集”转向“多源融合”。京东云通过全链路数据处理，将人类行为视频、仿真合成与真机操作数据进行价值转化与泛化扩增，提升训练效率。例如，用大量视频数据训练机器人通用能力（如跳舞），再用真机遥操作数据训练精细动作（如拧螺丝）。

目前主流采用混合训练策略，将多种来源的数据按特定比例融合，以兼顾动作精准度和场景泛化能力。张立华教授提出“人类视频注入通用物理常识、仿真合成覆盖长尾边界、轻量化采集扩充真实交互、高精度遥操作适配垂直场景微调”的融合路径。这种递进式训练路径，先用低成本、大规模的视频数据打底，再用高保真仿真模型泛化拓展，最后用高价值、小体量的真机遥操作数据进行纠偏和校准，有效降低了高成本数据的负担，并使其成为验证模型能力、修正偏差的关键锚点。

统一标准：具身智能数据流通的“任督二脉”

具身智能产业高度依赖数据驱动，数据采集赛道吸引众多企业入局，但数据孤岛现象严重。不同企业的数据存储格式、元数据形态、标注颗粒度差异巨大，导致数据流通困难，资源重复投入，造成严重浪费。张立华教授指出，当前最紧迫的需求是建立一套贯穿“采集、生成、标注、清洗、训练、评测、反馈”各环节的行业通用数据标准。统一标准面临的难点在于，数据需与任务、机器人本体、物理环境和模型能力紧密耦合。

此外，机器人技术路线的分散也是一大障碍。不同构型的机器人导致数据难以迁移利用。北京人形机器人创新中心数据基地为此采购了大量不同构型的机器人以适配不同企业的数据要求。孔超进一步解释，跨本体数据的复用问题，如不同设计的灵巧手，使得为一种机器人采集的数据难以用于其他机器人，不利于行业发展。他认为，提高具身智能数据的流通性，需要机器人本身的构型标准相对统一。

最后，张立华教授强调，还需要提高具身数据的高保真物理表达能力，反映真实世界的接触、力学、材质和因果关系。数据评测也至关重要，不能只看数据规模，而应关注数据是否真正提升了模型在真实任务中的成功率、稳健性和安全性。

出典: 元記事を読む