具身智能世界模型训练遇阻：探讨数据采集的挑战与创新方案

如何在硅基“大脑”中重建碳基经验？数据采集是第一步。

当前，关于通用人工智能的讨论正逐渐从文本与图像领域转向物理世界。具身智能——旨在赋予AI以物理身体，使其能感知、理解和交互真实环境——正成为全球科技竞赛的下一个关键战场。

然而，与语言模型时代“数据天然存在”的繁荣景象不同，具身智能的“大脑”模型正陷入一场前所未有的“数据饥渴”。要训练一个能在复杂、长时序任务中泛化的具身智能大脑，需要的已不再是万亿级的文本Token，而是高质量、多模态、时空对齐的“人类行为数据”。这背后，是一场从硬件架构、数据采集到处理范式的系统性革命。

资本热追，但仍不“完美”

据国务院发展研究中心预测，中国具身智能市场规模在2030年将达到4000亿元人民币，2035年更有望突破万亿元。与此同时，中国信通院在《具身智能发展报告（2025年）》中，首次将具身智能纳入国家未来产业重点，预计2025年全球市场规模为195.25亿元人民币。

资本市场的反应更为热烈。2026年仅前三个月，国内具身智能赛道融资规模已近300亿元，融资事件同比增长63%。光轮智能、逐际动力、星海图等公司相继获得大额融资，资本正加速涌入这条赛道。

但与赛道火热相对的，是具身智能在真正走进生活、融入产业过程中的诸多不顺。英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强曾明确指出，当前具身智能的发展正处于“提升能力上限”与“保障能力下限”的双重攻坚期。大家都在展示机器人的智能能力，但很少有人关注它表现不佳时该怎么办——这正是产业化必须跨越的鸿沟。

虽然宇树科技、银河通用等机器人本体制造商已经能造出完成翻跟斗、跳舞等复杂动作的机器人，但这些技术背后更多依赖的是预先编辑好的程序。换句话说，当前的具身智能“小脑”（运动控制）或许足够发达，但在“大脑”（认知与决策）层面，如何让机器人具有更强的自主思维和“活人感”，仍是产业关注的焦点。

对此，简智新创联合创始人朱雁鸣表示：“今天大家看到的所有具身智能公司，其实它们真正模型化的能力，仍然停留在一些非常短时序的简单任务上，比如叠衣服、倒水、拿杯子。” 这揭示了当前产业的普遍现状：演示惊艳，但实用尚远。这些在受控环境下精心设计的演示，距离应对家庭、工厂等真实场景中复杂多变的长链条任务要求，还有巨大差距。

朱雁鸣认为，当前具身模型在学术上仍需突破，而在产业化和商业化上的差距更大。这种差距的核心在于，现有模型缺乏对物理世界的深刻理解和鲁棒交互能力。去年行业推崇的VLP（视觉-语言-规划）路径，其底层是语言模型，擅长基于文本指令规划，但其生成的行动“本质上只是基于语言规划出的轨迹和行为”，与真实物理世界中“认知-行动-获得物理反馈-产生新认知”的持续闭环相去甚远。

因此，产业共识正在转向构建 “世界模型” 。世界模型的核心是让AI理解底层的物理规律，如摩擦力、刚体动力学等，而不仅仅是进行语言描述下的轨迹规划。这标志着具身智能的发展从“模仿语言逻辑”进入了“学习物理法则”的深水区。

有趣的是，大量智能驾驶（智驾）领域的人才正涌入具身智能赛道。朱雁鸣指出，这种迁移并非偶然，因为两者在技术栈（如VLA模型、环境模拟）和产品方法论上存在共鸣。更重要的是，智驾领域锤炼出的 “数据驱动闭环” 产品迭代架构，即通过真实数据持续训练、测试和优化模型，正是当前具身智能从演示走向实用所亟需的工程化能力。

然而，无论是追求世界模型的理论突破，还是借鉴智驾的工程经验，都指向同一个核心瓶颈：高质量训练数据的极端匮乏。

具身智能的“数据困境”

如果说算力是引擎，算法是蓝图，那么数据就是燃料。没有合适的燃料，再强大的引擎和精妙的蓝图也无法驱动具身智能驶向现实的彼岸。这促使一批创业公司转向了为行业提供“数据基座”这一更具差异化价值的基础设施赛道。

拓斯达具身智能业务线-矩阵智拓CMO王琪曾表示，数据采集的挑战主要体现在三个方面：一是数据标准不统一，不同机器人构型产生的数据难以互通；二是数据采集难、成本高，尤其在复杂工业场景中；三是数据隐私与安全问题，企业担心核心工艺泄露，不愿开放产线数据。

训练一个强大的具身智能大脑，尤其是世界模型，对数据提出了近乎苛刻的要求，可概括为三个关键维度：多模态、高精度、强因果。而当前主流的数据采集方案，在这三个维度上均面临显著痛点。

1. 多模态层面：人类通过与世界的交互来学习，这个过程融合了视觉、听觉、触觉、力觉等多种感官。同样，具身智能模型需要重建这套多感官输入。朱雁鸣强调，触觉等非视觉模态的价值“更多是作为监督，或者作为结果的校验与反馈”。然而，当前许多采集方案严重依赖单一视觉，导致关键模态数据缺失或质量低下。

2. 高精度层面：模型训练需要数据在时间和空间上高度对齐。时间上，如何确保触觉信号与视频画面中的接触帧严格对应？空间上，如何将手部动作精确还原到绝对坐标系中？传统方案存在固有缺陷：柔性手套因佩戴差异导致精度不稳；纯视觉方案在手被遮挡时立刻“失明”。这些精度漂移和遮挡问题，会导致采集到的低质量数据向模型注入“物理幻觉”。

3. 强因果层面：最终用于训练的数据，必须是一条条完整的、可解释的“行为链”。它需要包含“做了什么”（动作）、“为什么这么做”（决策）以及“结果如何”（反馈）的完整闭环。传统采集方式只能记录动作和部分视觉，因果链是断裂的。后期若依靠大量人工进行标注和串联，成本极高且难以规模化。据透露，以每周处理超2万小时数据的需求估算，若全靠人工，需要近5000人的标注团队，完全不现实。

显然，相对于具身智能硬件“本体”的快速发展，数据瓶颈，已成为锁住具身智能大脑进化速度的那把最沉重的锁。

传统方案满足不了“新需求”

面对模型训练的严苛需求，数据采集技术本身必须进行一场深刻的范式转移。传统方案在精度、抗遮挡、数据对齐和采集效率等方面的问题，严重制约了高质量数据的规模化生产。

硬件革新：从“柔性估算”到“刚性测量”

针对手部姿态捕捉的精度问题，主流柔性手套+IMU方案是通过算法估算关节角度，存在物理形变带来的固有误差。新的思路是将采集设备迭代成与人类骨骼更相似的刚性结构。朱雁鸣表示，通过外骨骼式刚性结构结合磁编码器的方式，直接从物理上测量关节的相对位移，消除了柔性变形误差。

例如，简智机器人的Gen DAS Dex设备采用外骨骼设计，覆盖全自由度，并依托自研磁编码器实现超高精度检测。其磁编码器尺寸仅3mm，整体设备重量约210g，穿戴感接近普通手套，不影响正常操作。同时，通过实时校准、温度漂移补偿以及多特征（振动、触觉、视觉）反馈融合，将整体漂移量降至极低水平，确保数据精度的长期稳定性。

在触觉层面，为了超越简单的“有无接触”感知，一些方案开始自研高分辨率磁触觉传感器，旨在实现面阵式的三维力感知，以捕捉滑动、纹理、硬度等丰富信息。这对于模型学习摩擦力等物理规律至关重要。

软件与系统：解决遮挡与对齐难题

为解决视觉遮挡问题，出现了“端侧定位+头手协同”的解决方案。在手部集成IMU和独立摄像头，通过单手SLAM技术，结合头与手的相对位置信息，进行时空坐标还原。这种方式能在短时或部分遮挡下维持毫米级的定位能力，确保数据采集不中断。

在更底层的系统同步上，通过自研SoC和通讯协议，可以实现硬件的严格时钟同步，将多设备间通讯延迟控制在毫秒级。在软件层面，则利用“触觉接触”等高置信度事件作为“真值”，对多模态数据进行动态校准与因果对齐，形成“端侧双循环动态校准”机制。

数据处理：从“人工标注”到“自动化流水线”

采集只是第一步，将原始数据加工成模型可用的“人类数据”是更大的挑战。新的处理流程试图打造一个端到端的自动化系统：输入是原始多模态数据流，输出即是时空对齐、因果闭环、带有语义解释的标准化数据包。

这套系统通过多个环节提升效率：首先，在采集端通过算法进行实时质检，过滤无效动作；其次，利用自研压缩算法大幅降低视频流数据体积；最后，通过云端的数据基础模型进行自动化处理。这使得原本需要数千人年的标注工作，能够压缩到一个小型团队即可管理，让大规模、多样化的数据采集成为可能。

当行业集体意识到“世界模型”需要高质量数据来喂养时，一场围绕数据基座的深度创新已然展开。从刚性仿生硬件到端侧智能融合，再到数据基础模型驱动的自动化处理，这些系统性突破正在试图回答那个根本问题：如何高保真地记录人类在物理世界中的经验，并将其转化为训练机器人的燃料。这场“数据基座”的革命，或许正悄然奠定着具身智能真正融入物理世界的基石。

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