刷屏的機器人，還困在「數據流水線」裡
數據訓練中心的現實場景
在被稱為機器人「學校」的數據訓練中心裡，場面卻相當安靜：數據採集員手持操作設備，引導身邊的機器人完成一些看似簡單的任務，例如抓起桌上的零件，放入工具箱，或進行簡單的物體辨識與操作。
數據訓練的瓶頸與挑戰
儘管過去一年中，機器人動作片段廣為流傳，吸引大量資本投入，但實際數據採集工作卻極為枯燥。機器人數據成為智能從數位世界走向物理世界的最高壁壘，其中「真機數據」尤為關鍵，卻仍面臨大量真實環境下數據不足的問題。
產業發展的關鍵方向
產業觀察指出，僅靠表演性動作（如後空翻、跳舞、拳擊、踢碎西瓜）無法支撐長期發展，機器人必須真正走入工廠、家庭等實際場景，以證明其價值。未來行業將分化出多條技術路徑，強調實際應用與場景落地。
具身智能的數據需求
具身智能產業正尋找能反映真實世界互動的數據集，例如「行業最大規模具身數據集」10Kh RealOmni-Open DataSet，這些數據集將成為推動機器人從「表演」邁向「實用」的重要基礎。