在2026年世界人工智能大会（WAIC）上，具身智能成为最受瞩目的赛道之一。世博中心H3馆内，传统机器人本体企业与新兴数据服务商同台竞技，展现出行业从“硬件竞争”向“数据驱动”的深刻转型。观众排队体验机器人操作场景的同时，一批专注于数据采集、仿真与评测的企业展台前，行业专家与技术团队正就数据采集成本、规模化路径等核心问题展开热烈讨论。
行业共识正在形成：数据已成为具身智能竞争的关键基石。据估算，具身操作需要至少1000万小时合格数据，是自动驾驶需求的十倍，而全球现有高质量物理交互数据总量仅约50万小时。头部企业预计，2027年有效数据量将跃升至“百万小时级”，但与实际需求仍存在巨大缺口。数据采集的高成本、场景覆盖的复杂性以及标注工作的精细度，成为制约行业发展的三大瓶颈。
在这场数据争夺战中，三类企业正以不同路径切入市场。以光轮智能为代表的基础设施提供商，通过构建物理AI数据与评测标准体系占据战略制高点。该公司2026年估值突破150亿元，成为全球首个具身数据独角兽，其参与制定的仿真与人类数据国际标准，使其成为物理AI领域的“标准制定者”。展台上，光轮智能演示的“数据-评测-部署”闭环系统，通过咖啡制作、仿真遥操等场景，直观展现了数据采集到模型部署的全流程能力。
工具型平台企业则聚焦于提升数据生产效率。宸境科技推出的Looper数采系统，通过可穿戴设备同步记录头部与手部视角，解决多模态数据采集难题；穹彻智能的RoboPocket系统，让普通用户通过手机APP即可参与操作数据采集，其DM3平台单日处理数据量达万条，已积累2000余名数据采集员。无问智科推出的“无垠”数据基座平台，通过“采集-生成-模拟”三层架构，实现数据规模的指数级扩张，实验显示，增加200万帧数据可使任务成功率显著提升。
本体厂商也在加速构建数据闭环。智元机器人宣布今年将积累近1000万小时数据，其合伙人姚卯青提出“模型决定起点，数据定义终局”的观点，强调数据飞轮对智能涌现的关键作用。京东展示的自研头戴式设备JoyEgoCam，可记录零售场景作业数据，并宣布开源行业最大人类视角数据集EgoLive。如祺数据推出的具身智能平台，通过自动化处理流水线打通数据全链条，试图突破数据处理“最后一公里”困境。跨维智能开源的Aligned DexWorld数据集，整合超200万条时空动作对齐样本，为行业提供了新的数据范式。
这场数据竞赛正重塑行业格局。基础设施企业通过标准制定掌握话语权，工具平台以效率优势争夺市场份额，本体厂商则试图通过自建闭环保障数据安全。这种竞争态势与互联网早期发展轨迹惊人相似——当基础服务成为行业命脉，算力与数据供应商最终成为最大赢家。目前，光轮智能单季度5.5亿元订单、智元与京东的“千万小时”目标，均印证了数据已成为具身智能时代的“新石油”。
然而，数据集中化趋势也引发隐忧。若少数企业垄断高质量数据供给，行业门槛将被大幅抬高。尽管部分企业通过开源数据集和参与标准建设推动公共化，但商业级数据与开源社区之间仍存在显著质量差距。如何构建兼顾效率与公平的公共数据层，成为产业生态健康发展的关键命题。在这场没有硝烟的战争中，数据所有权、定价权与流通规则的制定，将决定谁能最终主导具身智能时代。
