具身智能“吃”下的数据主要分为两种：真实数据、合成数据。真实数据即通过遥操作、动作捕捉等技术采集到的现实数据，质量较好但采集成本高昂；仿真数据则是基于虚拟建模等技术生成的数据，获取成本低，但与真实数据仍有较大差异。

　　此外，为了提高“营养摄入效率”，行业还运用数据清洗、标注等技术手段，把数据“洗”干净，再根据的“营养需求”，合理搭配数据要素，选择营养丰富的“菜谱”——数据集。

　　随着的持续赋能，具身智能产业正在快速发展。《2025人形与具身智能产业研究报告》显示，2025年，全球具身智能市场规模预计达195.25亿元，中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%。

　　随着“硅基少年”的逐渐成长，一些“成长的烦恼”日益凸显。世界互联网大会秘书长任贤良指出，数据层面，高质量、多样化数据集的缺乏成为具身智能能力突破的重要挑战。

　　视源股份党委书记、首席战略资源官段宇认为，应创新数据采集与治理模式，降低高昂的采集与硬件成本，确保数据合规、安全、可用。

　　“通过多模态技术，将机器人不同感知数据进行融合，生成一个模拟空间，并在其中找到最佳决策点，这是具身智能今后要做好的事。”节卡机器人联合创始人言勇华说。

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　　为助力破解高质量数据匮乏难题，今年4月，全国数据标准化技术委员会提出，将按照专业程度建设“通识数据集”“行业通识数据集”“行业专识数据集”三类高质量数据集。截至6月底，我国已经建设超过3.5万个高质量数据集，总体量相当于中国国家图书馆数字资源总量的140倍左右。

　　此外，得益于“飞轮效应”，具身智能等AI产业在“吃”进高质量数据的同时，也在产生出新的数据，成为挖掘数据价值的“富矿”。国务院近日印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，支持发展数据标注、数据合成等技术，培育壮处理和数据服务产业。