当人形机器人不再满足于执行“固定剧本”，而是像人类一样在被打断后能够自主调整策略并完成任务，其背后不仅需要算力支撑，更需要真实物理场景海量数据的供给，让其变得更“聪明”。

　　在北京人形机器人创新中心，

　　北京人形机器人创新中心作为具身智能“国家队”，已牵头制定国内首个具身智能数据集行业标准，通过标准定义具身智能采集规范，引领具身智能行业发展。

　　北京人形机器人创新中心机器人数据训练基地相关负责人接受

　　该负责人进一步指出，真机数据能够精准还原力觉反馈、触觉信息、环境干扰等仿真难以的细节，这些被称为“物理直觉”的关键信息只能通过真机采集的多模态数据来训练。

　　光轮智能联合创始人兼总裁杨海波向

　　谈及行业需求，杨海波认为，具身智能所需的数据不再只是传统意义上的文本、图像、或简单标注数据，而是包含动作、接触、受力、材料、空间关系和任务结果的物理交互数据。高质量、大规模和多样性的数据对于推动机器学习技术的进步至关重要。当前行业真正稀缺的不是单点数据的采集能力，而是把人类行为数据、仿真合成数据和规模化评测打通，并持续反哺模型迭代的物理AI数据与评测基础设施。

　　杨海波告诉

　　随着越来越多人形机器人走出展区，进入家庭、物流、制造等实际应用场景，人形机器人量产提速。权威数据显示，2025年国内人形机器人出货量达1.8万台，2026年国内人形机器人出货量有望攀升至6.25万台。

　　北京人形机器人创新中心生产负责人黄哲接受

　　“其实去年，我们的供应链，包括零部件的加工供应能力是不太跟得上的。”黄哲进一步向

　　另一家人形机器人企业，北京加速进化科技有限公司负责人向

　　人形机器人平时怎么训练，都在学习哪些内容？

　　北京人形机器人创新中心数据基地负责人夏华林接受

　　据现场工作人员介绍，数据基地的这些场景并非静态的“样板间”，而是可动态配置、可组合重构的“数据工厂”。场景内的光照条件、物体摆放、人员动线均可按需调整，确保采集数据具备充分的泛化能力，能够覆盖算法训练所需的边缘案例与长尾场景，满足合作伙伴的不同需求。

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