如果问2026年创投圈最热的词是什么，毫无疑问是“具身智能”。

IT桔子数据显示，2026年第一季度，国内具身智能领域有132起融资，金额高达318.61亿元。

但当你深入了解几家头部机器人公司后，会发现一个很现实的问题：机器人的“小脑”极其发达，它们能跑能跳、能翻跟头，稳定性甚至超过了人类。

但它们的“大脑”—负责理解复杂指令、应对突发状况、从“只能做这个”进化为“什么都能干”的认知决策系统，却像个没长大的孩子。

如何让大脑开窍？

不是堆砌更多的GPU，而是投喂海量的、高质量的“数据燃料”。

当下，具身智能正陷入一场前所未有的“数据荒”。

数据之困：具身道的核心瓶颈

虽然大家都知道数据重要，但具身智能的数据困境，远比大模型要复杂得多。

大模型可以通过爬取互联网上的文本和图片来学习，那是唾手可取的“公开数据”。

但具身智能需要的是“任务级”和“过程级”的物理交互数据，获取难度极大。

目前主要面临4大困境：

1、数据标准缺失

现在的机器人数据，有点像战国时期的文字。

甲公司采集的数据格式，乙公司的机器人根本读不懂。

即使是同一个抓取动作，由于传感器型号、关节扭矩、坐标定义的不同，数据之间互不兼容。

今年两会期间有全国政协委员指出，行业缺乏统一的数据标准格式与元数据规范，这就导致每一家企业都在重复“造轮子”，数据无法跨企业、跨平台复用，极大地浪费了社会资源。

2、采集成本高

大模型可以疯狂挖掘互联网存量数据，但机器人没法自己去网上“冲浪”学习物理交互。

它必须有人在真实世界里手把手教，或者通过遥操作设备去“示范”。

有专家指出，与通用大模型可借助海量互联网数据不同，具身智能需要大量“任务级、过程级”的交互数据。

这种真实物理世界的交互数据采集，不仅硬件损耗大，而且时间成本极高。

3、传统标注模式不适用

以前标注一张图是“小猫”还是“小狗”，或者标注自动驾驶的视频框，这属于2D视觉的范畴。

但具身智能是三维世界的交互，它涉及力觉、触觉、6D自由度姿态，甚至是对物理规律的理解。

传统的标注工具和模式，无法处理这种复杂的时序动作序列和多模态数据。

如何标注“拿起杯子时的力度反馈曲线”？

如何标注“绕过障碍物的空间轨迹”？

这些都是需要面临的技术难点。

4、隐私与合规问题

数据不仅是燃料，也可能是麻烦。

当机器人进入家庭、工厂或商场，它采集到的环境数据、人物行为数据往往涉及商业秘密或个人隐私。

这些数据极其敏感，企业不敢随便拿出去共享，甚至不敢传到云端训练。

如何界定数据权属？

如何确保数据在“可用不可见”的前提下进行流通？

目前行业仍处于在起步阶段。

核数聚：聚焦具身智能数据服务

面对数据这座金矿，有人专注于挖矿（造机器人），有人则卖铲子（提供数据服务）。

核数聚作为国内数据服务行业的先行者，就属于是卖铲人！

1、打破数据孤岛

一直以来，核数聚深度参与行业标准建设，以行业主流标准为基础，结合具身智能领域特性。

制定统一的数据格式、标注粒度与元数据定义规范，支持将不同来源、不同设备的数据集转换为标准化格式。

同时，搭建标准化数据接口，支持与主流具身硬件、仿真平台、训练框架无缝对接，实现跨场景、跨平台的数据整合与复用，打破数据孤岛现象。

随着WDO的成立，未来将形成统一规范的国际标准，更是直接打破了国际数据流通问题。

2、虚实融合采集

目前，核数聚已经在苏州、青岛、芜湖等地自建了具身训练场。

采用“真实场景采集+仿真场景合成”双路径模式。

一方面搭载高精度传感器阵列与标准化硬件平台，实现视觉、力觉、触觉、语音等多模态数据同步采集。

另一方面模拟物理交互特性，通过仿真生成海量高质量数据，再用真实场景验证优化，将数据采集成本降低60%以上。

目前，核数聚正建设3000万条遥操作数据集，覆盖全场景具身交互需求。

3、多模态标注

对于传统标注模式不适用问题，核数聚通过自研的AI预标注模型，先用算法对海量数据进行预处理，人工只需进行“纠偏”和“微调”。

同时，建立“AI校验+人工复核” 体系，标注准确率达99%+，满足具身大模型训练的高精准要求。

多模态标注支持关节轨迹、力控参数、点云、多模态语义等全类型具身数据标注，覆盖从简单动作到复杂任务的全场景需求。

这种“人机协作”的模式，将原本需要数月的数据处理周期大幅度缩短。

4、全链路安全合规

面对数据隐私问题，核数聚始终以数据安全与合规为核心，通过隐私计算、联邦学习、安全多方计算、数据脱敏及全链路加密等技术手段，构建覆盖数据全生命周期的安全防护体系，

严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，针对工业机密、用户隐私等不同类型数据，定制专属合规处理方案，通过CMMI3级认证等资质，实现数据 “可用不可见、可控可计量”。

结语

2026年，注定是具身智能的“分水岭”。

万亿赛道的蓝图虽然美好，但如果数据这关过不去，所有的机器人都只能是困在实验室里的“花瓶”。

谁能率先解决数据供给不足的问题，谁就能在这场万亿赛道的马拉松中，拿到领跑的号码牌。