具身智能数据集基本概念
思瀚产业研究院    2025-06-06

具身智能的世界级难题：数据

具身智能四个最关键的因子：算法、算力 、机器人硬件、数据。

算法层面：ChatGPT、Deepseek、通义千问等一系列领先的模型，在算法层面国内处于引领地位。

算力层面：国外以英伟达、AMD为代表，国内以寒武纪、海光信息、地平线等公司为代表，正在快速突围。目前在训练阶段的算力瓶 颈已经解决。

机器人硬件层面：中国目前具有丰富的产业链。

数据层面：目前仍是世界级难题，如何给机器人提供用来训练的可交互的数据是未来具身智能工作的重点之一。

具身智能浪潮来袭，数据供给瓶颈亟待突破

数据是推动具身智能技术快速突破和落地应用的关键。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。优质的数据 集能够驱动智能体感知与理解环境，能够加速具身智能模型的训练与部署，帮助机器人有效完成复杂任务。

目前高质量、多样化的数据集仍旧稀缺。不同于大语言模型可以使用互联网海量信息作为训练数据，机器人所用的具身智能模型没有 现成数据可以使用，需要投入大量时间和资源进行机器人操作实践或仿真模拟，以收集视觉、触觉、力觉、运动轨迹以及机器人本体 状态等多源异构数据。符合通用标准、得到验证的数据集成为具身智能行业的刚需。

当前具身智能本体形态多种多样，应用场景千差 万别，对于具身智能训练数据的需求也更为多元。目前业内仍有部分数据集主要聚焦在特定机器人、特定场景和特定技能等方面，在 整体通用性上有待提升。因此，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。

数据集的标准和有效也同样重要。作为训练具身智能大模型的重要原料，数据集采集是否符合标准、在训练上是否“能用”、“好 用”，是否能更有效支持模型泛化，已经成为机器人变“聪明”的关键。

数据采集的价值和难点

数据采集的关键价值包括：

① 促进通用智能形成：具身数据支持机器人在复杂环境中实现通用任务能力，是类人智能演化的基础；

② 增强环境理解能力：比起图像识别等静态数据，具身数据可捕捉动态交互、物体变化、力学反馈等多维信号；

③ 支持任务迁移与泛化：不同场景中的具身体验数据，有助于提升模型从特定任务向通用任务的迁移能力；

④ 提升实时决策能力：通过感知-理解-反馈数据闭环，机器人可实现即时调整与精准操作。

机器人数据分为真实数据和仿真数据两类

具身智能数据按采集方式主要分为真实数据和仿真数据两大类。

（1）真实数据：真实数据是智能体通过自身物理身体上的各类传感器（如摄像头、麦克风、触觉传感器等 ），在与真实物理环境进行交 互过程中，实时采集获取的数据。真实数据主要来源有：机器人遥操（通过人工远程操控获取真实场景下的操作数据）、动作捕捉（记录 人类在特定环境中的行为模式）。

（2）仿真数据：借助计算机模拟技术，在虚拟环境中生成的、用于训练具身智能的数据。通过构建虚拟场景、物体和智能体，模拟智能 体与虚拟环境的交互过程来产生数据。即利用仿真环境生成训练数据。

两者关系：仿真数据不会取代真实数据，两者是互补关系。

未来训练将大量混合使用真实数据和高质量的合成数据。 仿真数据的优势是低成本、高效率、可控性强、多样性高，缺点是真实性始终有限，无法完美还原物流世界。真实数据的作用是保证 最终模型在真实世界中的可靠性和泛化能力。

短期来看，仿真数据用于解决简单任务，助力具身智能实现0到1的突破。尤其针对跑步、跳跃或者跳舞等简单的运动任务，仿真数据 已经足够支撑。反正数据的优势在于获取快、成本低且数据量大。

长期看，真实数据对处理复杂任务不可或缺，推动具身智能实现1到N的深度应用。

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