书名：具身智能数据工程：标准、技术与实践指南
ISBN：978-7-115-67270-4
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著 夏 轩 俞 波 刘少山
责任编辑 佘 洁
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
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本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践，全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与面临的挑战。开篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展，继而深入讲解了具身智能机器人数据采集基础知识，涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建规范，以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例进行深入分析，展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外，作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题方面的卓越表现，并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向进行了前瞻性的展望。
本书内容丰富、实用性强，适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程师、机器人系统开发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士，以及广大学生和机器人爱好者阅读，是读者了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。
在人工智能波澜壮阔的发展进程中，具身智能凭借其卓越的融合性与实践性，正逐步成为驱动技术迈向新高度的关键力量。它成功突破了传统人工智能局限于虚拟世界的桎梏，实现了智能与物理实体的深度融合，令机器得以在复杂多变的环境中达成感知、学习与行动的有机统一。
具身智能的价值远不只技术层面的突破，更在于其蕴藏的巨大潜力，给社会经济结构带来深刻变革，并为各行各业注入源源不断的活力。在工业生产领域，机器人借助具身智能实现了更为精准的装配作业和更为灵活的物流搬运；在医疗行业，手术机器人凭借其敏锐的感知能力与精准的操作技巧，为患者提供了更安全、更高效的治疗方案；在服务领域，家用机器人以其出色的环境适应性与对用户需求的精准理解，成为家庭生活的好帮手。而本书的问世恰逢其时地为这一蓬勃发展的领域提供了系统性、专业性的理论与实践指导，我对这部著作的出版深感欣喜。
本书从具身智能的基本概念展开，深入探讨了数据采集、传输、处理等关键环节的技术细节，并通过丰富的案例分析为实践者提供了极具价值的参考。书中对具身智能数据工程的详细阐述尤其令我印象深刻。数据作为具身智能的核心驱动力，其采集的质量与规范性直接关系到智能体的性能表现。作者深入浅出地讲解了数据生产的多样性，涵盖了从机器人本体内部的多模态数据到外部环境交互信息的各个方面，为读者呈现了一个立体化、全方位的具身智能数据生产图景。
书中详细介绍了具身智能数据采集的关键技术，包括遥操作、示教等真实世界数据采集方法，以及基于仿真平台的虚拟数据生成技术，如轨迹合成、决策生成等。这些技术的有机结合，为解决具身智能领域长期面临的“数据瓶颈”问题提供了切实可行的方案。在工业机器人和服务业机器人应用的章节中，作者深入分析了各类机器人对模型的能力要求及对应的数据采集需求，为行业领域的发展提供了有力的支撑。尤为值得一提的是，本书还介绍了开源具身智能数据生产平台AIRSPEED及对应的实际案例，这些案例丰富了理论的实践内涵，为读者提供了宝贵的借鉴与参考。
具身智能的发展离不开开放合作的格局。当前，全球各国纷纷出台政策支持具身智能产业的发展，国际合作项目层出不穷。本书不仅为国内的研究人员、工程师和学生提供了宝贵的学习资源，也为国外同行了解中国在具身智能领域的研究进展与技术实力搭建了一个重要窗口。
作为一名长期从事人工智能与机器人研究的学者，我深知具身智能领域所蕴含的巨大潜力及面临的诸多挑战。本书的出版，为具身智能领域的研究者和实践者搭建了一座通往未来的坚实桥梁。它不仅传递了前沿的知识与理念，更点燃了创新的火花。我相信在不久的将来，随着具身智能技术的不断成熟与应用的广泛推广，我们将共同见证一个更加智能、更加高效的具身智能时代的到来。愿本书能够成为各位在探索具身智能道路上的得力助手，助力大家共同推动这一领域迈向新的高峰。
刘华平
清华大学计算机系教授
具身智能正引领社会从数字经济向更具自主性的新经济形态演进，其核心在于对高质量数据的深度依赖。数字经济通过积累用户数据创造价值，自主经济则依托具身智能在物理世界中的自主感知、决策与执行能力，将数据从信息载体升级为塑造智能能力的关键要素。
人工智能技术的迭代升级，特别是具身智能的兴起，正在深刻改变数据作为基础性生产资料的角色。与互联网经济依赖规模效应的数据价值实现路径不同，具身智能的价值创造遵循场景驱动的逻辑，这源于两者本质的差异。
互联网平台通过标准化服务实现用户规模扩张，这种商业模式的成功依赖于三大核心机制：其一，海量的用户交互数据支撑机器学习模型的持续优化；其二，基于注意力经济的用户黏性提升；其三，数据要素的二次流通变现。
而具身智能设备需在物理世界中完成复杂的环境交互任务，其数据需求呈现显著不同的特征。
• 场景适应性要求：机器人系统需应对家庭护理、工业制造、医疗救援等多元场景，要求数据集具备领域多样性（Domain Diversity）。例如，服务机器人训练需融合物体识别、语义理解、空间导航等多模态数据。
• 本体感知复杂性：不同形态机器人（人形、四足、无人机等）搭载的传感器各异，导致数据高度异构。例如，工业机器人侧重力反馈数据，医疗机器人则需高精度生物信号。
• 决策鲁棒性需求：在动态物理环境中，具身智能系统通过强化学习等技术实现从感知到执行的闭环优化，这要求训练数据具备足够的真实场景覆盖度与环境干扰模拟。
这些根本差异导致了二者在数据质量标准（互联网重匿名化，具身智能重环境真实性）、价值实现周期（互联网重即时收益，具身智能重技术累积效应）及战略投资方向（互联网重用户增长，具身智能重场景适配）上的分野，清晰勾勒出具身智能作为下一代数据经济支柱的独特发展路径。
要真正释放具身智能的潜力，推动其数据产业的发展，需要在行业层面构建系统化路径。
建立统一的数据标准，无疑是打破数据孤岛、构建具身智能产业共享基础的关键步骤。通过构建统一的中间件框架和标准化接口，可以有效促进数据的共享与协同创新。在国内，具身智能数据标准化工作的关键领域包括技术架构、能力评估和数据规范。例如，《具身智能标准体系1.0》提出了“四横三纵”框架，明确了系统开发的统一技术路线；AIIA/T 0198—2024《具身智能系统总体架构及技术要求》细化了四大核心模块的能力指标；《人工智能具身智能数据采集规范》则实现了多源异构数据格式的统一。虚实融合技术与自动化流程的应用提升了数据质量，然而，整个行业仍需在标准建立方面达成更广泛的共识，从而推动具身智能仿真技术从实验室研究顺利转向实际应用，为产业发展奠定坚实基础。
将具身智能数据转化为可衡量、可交易的资产，能够显著提升数据的经济价值，为相关企业和行业注入持续的资金动力与技术创新活力。数据资产化的实现离不开标准化与制度保障的有力支撑。统一的数据结构、接口及评估体系为数据的确权、定价和交易提供了坚实的基础。在国内，数据资产化的政策框架与实践探索正稳步推进。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源作为 “无形资产” 或 “存货” 进行确权和会计处理的原则。地方政府也积极开展试点工作，通过建立数据交易平台、支持数据确权和交易等方式，为数据资产化提供了宝贵的实践经验。不过，当前数据确权、估值标准、安全风险及地方政策差异等问题仍亟待解决。
在具身智能数据资产化的基础上构建具身智能数据交易市场，对于推动整个行业的发展具有深远意义。通过打造一个开放、高效的交易平台，数据能够在不同主体之间自由流通，实现数据资源的共享与价值的最大化。
数据交易市场的建立，不仅能够充分激发数据的经济潜力，还能为技术创新提供强大动力。一方面，数据的交换使得不同领域和场景的数据得以相互补充，提供了更加丰富多样的训练样本。具身智能系统需要大量的多模态数据，如视觉、听觉、触觉等数据，而这些数据往往分散在不同的实体或机构中。通过数据交换，不同平台之间的数据可以实现共享，从而提升算法模型在复杂环境中的适应能力，推动技术的持续进步与优化。
另一方面，数据交易能够打破不同数据源之间的孤立状态，为算法优化与模型更新提供坚实基础。例如，在机器人感知系统中，融合来自不同传感器的数据，可以有效提高机器人对环境的理解能力，促进多感知信息的协同处理，使机器人能够更精准地完成决策和执行任务。此外，数据交易还能推动具身智能技术的跨领域应用创新，如将工业机器人的先进技术应用于医疗、物流等其他领域，进一步拓展具身智能的应用范围和技术潜力。
我们深信，具身智能数据产业蕴含着无限可能，它将深刻重塑我们的生活方式、工作模式乃至整个社会图景。我们满怀热忱地呈现这份思考，期望能为读者打开通往具身智能数据世界的大门。让我们携手，共同见证并推动这一激动人心的领域的蓬勃发展！
刘少山
具身智能通过将人工智能技术集成到机器人等物理实体中，使其能够感知、学习并动态地与环境互动，在现实社会中高效地提供商品和服务。而在互联网和机器人领域，数据都是关键的货币化工具。在互联网行业，企业利用用户数据实现定向广告和个性化内容，这种精准定向方法不仅提高了销售量和用户参与度，还会带来更高的订阅费用或使用量。在具身智能领域，数据对训练深度学习模型、增强和优化机器人能力至关重要。从财务角度看，互联网公司用户数据的估值约为每用户600美元，全球约有50亿互联网用户，总市场价值约为3万亿美元。
展望具身智能领域，埃隆·马斯克预测，未来机器人数量将超过人类。假设市场饱和时将有超过100亿个机器人，考虑到每个机器人在大规模商业化后的成本约为3.5万美元，保守估计机器人企业愿意将每个机器人成本的3%投入数据采集和生成，旨在开发先进的具身智能能力，因此可估算出具身智能数据的市场价值将超过10万亿美元，这将是互联网行业用户数据价值的3倍多。这一分析凸显了具身智能数据的巨大潜力，而目前具身智能数据采集和生成行业尚处于起步阶段。
尽管具身智能数据行业具有广阔的前景，但当前具身智能系统的可扩展性却受到数据瓶颈的严重制约。与主要由用户生成且易于采集和汇总的互联网数据不同，具身智能数据涉及机器人与动态环境之间的复杂互动。这一根本差异意味着，互联网数据可以从数字平台上的用户活动中挖掘，而具身智能数据则必须通过捕捉在多样且常常不可预测的环境中发生的各种物理互动来获取。例如，ChatGPT能够利用570 GB的文本数据进行训练，在聊天任务中表现卓越，但训练具身智能模型却需要大量的机器人数据，因为它具有多模态特性。这种机器人数据包含各种感官输入和互动类型，不仅极其复杂，而且采集成本高昂。
训练具身智能面临的第一个挑战是获取广泛、高质量和多样化的数据集。例如，自主导航机器人需要处理大量环境数据以提升路径规划和障碍物回避能力。数据的精确度直接影响机器人性能，尤其是从事高精度任务的工业机器人，微小的错误就可能导致生产质量的重大问题。此外，机器人对不同环境的适应和推广能力取决于其处理数据的多样性。例如，家用服务机器人必须适应各种家庭环境和任务，需要从大量的家庭环境数据中学习以提高其推广能力。
训练具身智能面临的第二个挑战是“数据孤岛”现象。获取全面的数据会遇到高成本、长时间及潜在安全风险的挑战。大多数组织机构仅在特定的受控环境中采集数据，缺乏实体间的数据共享，这会导致重复劳动和资源浪费，形成“数据孤岛”，从而显著阻碍具身智能的进展。
为了解决具身智能开发中的数据可用性瓶颈，需建立强大的数据采集和生成系统。首先，系统需要捕捉真实世界的数据，包括人类与物理环境互动的数据以用于模仿学习，如Mobile ALOHA项目捕捉复杂的互动任务数据，PneuAct项目捕捉与人手动作相关的数据；以及多模态机器人传感器数据，以捕捉机器人对物理环境的感知。其次，鉴于获取大量高质量和多样化的具身智能数据成本高昂，基于数字孪生的仿真成为有效解决方案，可显著降低数据采集成本并提升开发效率。例如，一小时自主车多模态机器人数据的采集成本为180美元，而模拟相同数据仅需2.20美元。Sim2Real技术的发展促进了技能和知识从仿真环境到现实应用的转移，这种技术会在虚拟空间中训练机器人和AI系统，使它们能够安全、高效地学习任务，而无须面对真实世界中的物理风险和限制。因此，将真实世界数据和合成数据进行结合是克服具身智能数据可用性挑战的战略方法。最后，采集和生成的数据需在时间和空间上对齐，以确保来自不同传感器的数据准确同步，对机器人环境和动作形成统一和详细的理解。只有经过这些过程，数据才能有效地用于训练具身智能系统。
根据模型需求，具身智能数据的生产一般需要经过采集、生成和数据集构建等流程。本书将这些流程及相关系统设计、数据规范、技术开发和部署应用统称为具身智能数据工程。本书重点阐述具身智能数据工程的标准、技术与实践，系统介绍具身智能机器人数据生产的关键技术与挑战。书中首先概述具身智能技术的发展现状、应用领域及产业进展，然后深入探讨具身智能机器人数据采集基础，包括硬件和软件系统架构、数据集构建方法、真实世界中的数据采集和仿真环境下的数据生成。之后，对在工业、服务业等不同机器人场景下的具体数据采集案例进行详细分析，展示其特殊需求与挑战。最后，介绍通用具身智能数据生产平台AIRSPEED如何解决数据采集瓶颈，并展望未来机器人数据采集的趋势与技术创新方向。
本书可为机器人和具身智能领域的研究人员及从业者提供全面的理论知识和实践指导，可作为该领域的参考书。
本书系统介绍具身智能机器人领域数据采集、生成与应用等关键内容，为不同层次的读者提供理论和实践支持，助力突破数据瓶颈，加速机器人技术的创新发展。
本书的目标读者群体如下。
• 具身智能机器人研究人员：本书为相关学者和科研人员提供数据采集与生成技术的深入分析，涵盖硬件和软件系统架构设计、真实世界数据采集方法和仿真数据生成策略，帮助他们有效应对具身智能系统中的复杂数据挑战。
• 人工智能与机器学习工程师：本书详细阐述多模态数据采集与处理技术，提供数据标注和格式标准化方法，可帮助工程师高效开展模型训练工作。
• 机器人系统开发人员与企业家：本书深入分析工业、服务业、医疗等领域机器人的应用场景与数据采集需求，为开发人员和企业提供从数据采集到落地应用的全方位技术指导。
• 学生与爱好者：本书通过系统化理论阐述和实际案例分析，为具身智能和机器人领域的学生和爱好者展示机器人数据采集的基础知识和前沿技术，助其顺利入门并持续探索该领域。
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在过去的30年里，全球经济增长主要得益于数字经济的推动，这涉及利用信息技术来创造、销售、分配和消费商品与服务。IDC预测，2025年，中国数字经济规模将首次超过实体经济（即GDP占比超过50%）。值得关注的是，随着具身智能（Embodied Artificial Intelligence，EAI）技术的发展，数字经济与实体经济的活力将有机会被同时激活，从而开启一个新的时代——自主经济时代。
在自主经济框架下，具身智能技术将驱动机器人在形态和功能上显著进化。自动驾驶汽车、送货机器人、工业机器人、农业机器人、无人机和家庭服务机器人等将逐渐渗透到经济生活的方方面面，成为推动未来几十年社会经济增长的主要动力。
在数字经济时代，核心科技创新聚焦于提升信息分发效率；而在自主经济时代，核心科技创新则体现在由机器人自主运行所带来的经济活动生产力提升。因此，由具身智能技术驱动的自主经济对经济的影响将超越传统的数字经济。它不仅将推动新质生产力的发展，催生新兴消费市场，还将重塑经济结构。掌握具身智能技术的国家和企业将在未来几十年内主导全球经济的发展潮流。
“具身智能”这一概念诞生于1950年英国科学家图灵的经典论文“Computing Machinery and Intelligence”。图灵在该论文中展望了人工智能可能的两条发展路径：一是聚焦抽象计算所需的智能（例如下棋），二是为机器配备传感器，使其基于实体与环境和人类交互。后者即为具身智能。
在这一语境下，具身智能是指可以基于身体（物理的或数字的）进行感知和行动的智能系统。其实现依赖于通过智能体（Agent）与环境的交互认知自我、感知环境信息、理解问题与任务、做出决策与规划、通过身体执行行为，从而为智能体赋予通用智能。智能体既可以是有物理实体的机器人，也可以是数字形态的模拟存在，它们在功能上可以是相似的，但在表现形式和交互方式上则有所不同。具有物理实体的智能体（如服务机器人、工业机械臂）直接与现实世界交互，执行物理任务；而数字智能体（如虚拟助手、仿真环境中的代理）则存在于计算机系统中，仅通过软件模拟智能行为，与用户进行数字交互或在模拟场景中执行任务。尽管两者都能执行复杂任务，但数字智能体便于快速迭代和测试，而物理智能体则能够直接对实体世界产生影响。智能体可以有多种形态，如数字人、自动驾驶汽车、无人机和机器人，它们可以存在于真实世界或虚拟环境中。而本书重点关注的是以机器人形态存在的智能体。
具身智能产业与人工智能产业、机器人产业紧密相连且相互促进。人工智能产业提供机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术，构成具身智能的软件基础；机器人产业提供各类机器人的设计、制造和应用链路，构成具身智能的硬件基础。具身智能技术不仅扩展了人工智能产业的应用领域，还推动了机器人产业向更高级别的智能化迈进。可以说，具身智能产业是人工智能和机器人技术成熟发展的必然结果，是这两个产业融合后的终极形态。
从2017年到2024年，服务机器人的需求持续增长，逐渐超过工业机器人，如图1-1所示。而服务机器人对智能化的需求也最为迫切，高涨的市场需求势必推动具身智能技术的不断创新和产业转化。
图1-1 全球机器人市场规模变化（资料来源：IFR）
我们将具身智能的发展历程划分为3个关键的十年阶段，如图1-2所示。
图1-2 具身智能的发展阶段及相应特点
第一个十年（2010—2019年）：深度学习开启的具身智能奠基期。在该阶段，移动互联网构成的万物互联为大量专用模型提供了高效的信息运转平台，算法创新、数据挖掘和算力提升使弱人工智能在个别任务上超越人类。尽管人工智能和机器人技术仍大致独立发展，但模仿学习和强化学习的兴起已促使两个领域的技术逐渐融合。
第二个十年（21世纪20年代）：大模型开启的具身智能建设期。大模型在大部分任务上逼近人类水平，形成弱通用人工智能。依靠数据和算力的暴力堆砌、机器人本体和算法的优化升级，机器人大模型将逐渐接管通用和专用机器人的感知、决策和控制功能，在大部分岗位上逼近人类专家水平。此阶段应重点开发通用机器人本体、通用机器人模型及高性能计算技术。人工智能和机器人技术将正式融合为具身智能技术，助力自主经济高速发展。
第三个十年（21世纪30年代）：强通用人工智能开启的具身智能成熟期。该阶段依赖前一阶段的多项突破，包括提供丰富的能源供给以满足算力和机器人的电力需求，通用且廉价的智能体与机器人模块以实现个性化定制，成熟的通用模型以赋予异构多机群体智能。在这一阶段，具身智能将在大部分任务上超越人类，从而重塑世界经济结构。
相较于传统AI依赖纯数据驱动的抽象推理，具身智能将“身体”视为智能的载体，通过感知、运动和环境的实时反馈构建对世界的理解。这种“具身性”赋予了具身智能在多个领域独特的应用价值。
首先，具身智能推动了机器人技术的实用化突破。传统机器人通常依赖预设程序来执行固定任务，而具身智能机器人具备了自主学习与适应能力。例如，家庭服务机器人可以通过触觉、视觉等多模态感知，在动态的家居环境中实时调整抓取力度或避障路径；工业机器人则能通过实时力反馈优化装配动作，以适应产品型号的变化。这种“身体—环境”协同的智能，使机器人从“自动化工具”进化为“自主协作伙伴”。
其次，具身智能深化了人类对智能本质的认知。 通过模拟生物体“感知—行动”循环，具身智能揭示了认知与身体经验的紧密关联。例如，四足机器人通过反复跌倒与站起的物理交互，可自主演化出行走策略，这为发展类人认知模型提供了实验基础。同时，这种具身学习机制也启发了教育领域的情境化教学——通过肢体互动促进知识内化，验证了“做中学”理念的科学性。
最后，具身智能为复杂系统提供了新型解决方案。 在医疗康复领域，外骨骼机器人结合患者的肌电信号与运动意图，能够实现个性化步态矫正；在自动驾驶中，车辆通过车身传感器网络感知路况的细微变化，做出更拟人化的驾驶决策。这种嵌入物理世界的智能使AI系统不仅能处理信息，更能以符合现实约束的方式解决问题，为智慧城市、环境监测等需要实体交互的场景开辟了新的路径。
总之，具身智能的突破标志着AI从“数字大脑”向“具身主体”的范式转变。它不仅是技术工具的创新，更是对智能体与世界互动方式的重新定义，为构建更加灵活、自适应的人机共生社会奠定了坚实的基础。
在全球范围内，现有政策已经开始对具身智能产业链发展进行引导。表1-1展示了近几年各国为推进具身智能发展发布的政策文件。
表1-1 为推进具身智能发展发布的国际政策文件汇总
| 发布方 |
政策文件 |
主要内容 |
|---|---|---|
| 美国 |
《国家机器人计划3.0》（NRI 3.0） |
提供1400万美元的资金支持，主要研究集成机器人系统 |
| 中国 |
《人形机器人创新发展指导意见》 |
人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，并按照谋划三年、展望五年的时间安排，对2025年和2027年的发展目标做了战略部署 |
| 欧盟 |
《欧洲地平线》 |
2021—2022年为机器人相关项目提供总计1.985亿美元的资金支持 |
| 德国 |
《2025高科技战略》 |
为机器人在内的研究每年提供6900万美元的资金支持，到2026年总预算为3.45亿美元 |
| 日本 |
《机器人新战略》 |
2022年的投入超过9.305亿美元，包括下一代人工智能和机器人的核心集成技术 |
| 韩国 |
《第三版智能机器人发展计划》 |
推动机器人成为第四次工业革命的核心产业，为《2022智能机器人行动计划》投资1.722亿美元 |
国内亦有大量相关政策文件发布。例如，上海发布了《上海市促进智能机器人产业高质量创新发展行动方案（2023—2025年）》，聚焦以大模型、具身智能等人工智能技术驱动的通用机器人关键领域攻关，推进关键共性技术的标准研制及落地推广，加快通用机器人特别是人形机器人工程化应用。北京市发布了《北京具身智能科技创新与产业培育行动计划（2025—2027年）》，提出到2027年，围绕具身大小脑系统、具身智能芯片、全身运动控制等方面实现重大突破，推动具身智能机器人智能、高效、规模化应用。深圳市发布了《深圳市打造人工智能先锋城市的若干措施》，支持具身智能机器人等应用大模型技术的智能硬件产品的研发推广。
此外，2025年多地政府工作报告中也提及具身智能产业，如山东省提出加快具身智能等全产业链布局；广东省提出培育具身智能等未来产业；重庆市明确要培育具身智能机器人等新领域；四川省提出发展具身智能等产业；河南省提出开发具身智能整机产品；山西省明确前瞻布局具身智能等未来产业；安徽省合肥市提出加速具身智能产品的商业化应用。
下面将从投资增长、产业链成长、应用领域扩大３个方面来说明具身智能产业的发展趋势。
在全球范围内，科技巨头、资本的积极参与及政府政策的有力支持，正加速推动资金流向具身智能产业。2024—2025年，该领域的投资呈现出爆发式增长态势，充分展现了具身智能在技术突破与商业化应用方面的巨大潜力。特别值得注意的是，资本市场对人形机器人的投资前景乐观，为这一领域的快速发展注入了强大的动力。展望未来，在具身智能的十年建设期内，相关产业投资将保持增长。
具身智能产业正成为全球资本竞逐的新高地。例如，美国的特斯拉、NVIDIA（英伟达）、谷歌等国际科技巨头都在积极布局具身智能领域。2024年，北美地区具身智能领域融资规模创下新高。例如，Physical Intelligence获得4亿美元融资，Figure AI完成6.75亿美元融资，机器人基础模型公司Skild AI和Collaborative Robotics分别融资3亿美元和1亿美元。而OpenAI更是以66亿美元刷新融资纪录，这些都凸显资本市场对AI与机器人融合的长期信心。这些资金主要流向核心技术研发，如多模态交互、自主决策算法和人形机器人本体优化。
中国在具身智能领域的投资增长尤为显著。国内具身智能产业的入局者不断增加，如宇树科技、银河通用、星动纪元、星尘智能等企业，小米、百度、阿里巴巴等互联网大厂，以及广汽、比亚迪、长安等车企均投身这一赛道。
高盛预测，到2035年全球人形机器人市场规模将达1540亿美元，而在2024年全球市场已突破27.6亿元（中国）和173亿美元（全球）的初期规模。这一预期推动资本加速布局，覆盖从核心零部件（如灵巧手、执行器）到垂直场景解决方案的全链条。根据智研瞻产业研究院发布的《中国具身智能行业深度调研及投资前景预测报告》，2023—2029年具身智能产业的市场规模持续增长，预计到2029年中国具身智能产业的市场规模将达到185.64亿元左右。
总体而言，具身智能正从实验室走向产业化，全球资本通过“输血”加速技术迭代与场景落地，推动这一赛道从概念验证进入规模化商用新阶段。
在技术创新迭代、政策精准引导与市场供需共振的多重驱动下，具身智能产业链正加速构建“技术研发—硬件集成—标准规范—供应链协同”的全生命周期生态，从而推动产业从实验室创新向规模化商用跨越。
• 感知系统升级：通过提升传感器的精度与响应速度，增强机器人对环境的感知能力。例如，美国卡内基梅隆大学研发的BioTac触觉传感器实现了0.02 N微力检测精度（Nature Machine Intelligence，2023），德国英飞凌科技公司的XENSIV毫米波雷达在工业场景下实现±2 mm空间定位精度（IEEE Sensors Journal，2024）。
• 驱动系统革新：研发高效、小型的电机和减速器，提升机器人的运动能力和灵活性。例如，瑞士Maxon的ECX SPEED 25 mm微型电机功率密度达到0.45 W/g（IEC 60034认证），日本Nabtesco的RV减速器的传动精度突破0.5弧分（JIS B 1452标准）。
• 算力—算法协同：开发更强大的计算平台，以支持复杂的数据处理和实时决策。例如，英伟达Orin平台在MIT的Mini Cheetah四足机器人上实现了120 Hz实时运动控制（RA-L，2023），谷歌DeepMind的PaLM-E模型在Franka Emika机械臂上实现了87%的多任务泛化率（ICRA2024）。
• 具身认知突破：解决人工智能大模型对物理世界的理解瓶颈，实现机器人对工具利用的有效泛化。美国斯坦福大学的Mobile ALOHA系统通过模仿学习，在厨房场景中完成7类复杂操作，成功率达到89%（arXiv:2403.01823），另一所美国大学佐治亚理工学院开发的Cognitive Engine在工具使用场景泛化能力方面，相比之前提升了3.2倍（Science Robotics，2023）。
在人形机器人商业化进程（2024年全球出货量突破1.2万台）的推动下，硬件架构呈现“收敛—分化”的双重趋势。
• 模块化设计：设计更加模块化、易于升级和维护的机器人本体。例如，美国的波士顿动力Atlas的液压驱动模组实现10万次循环耐久测试（ASME认证），云深处科技的绝影X20的关节模组达到IP66防护等级（IEC 60529标准）。
• 控制系统革新：集成更先进的控制单元，增强机器人的自主性和适应性。例如，德国KUKA（库卡）的KR CYBERTECH系列采用自适应阻抗控制，接触力控制精度达到±0.5 N，瑞士ABB的OmniCore控制器实现0.08 ms实时响应。
• 软硬一体平台：整合硬件和软件，提供一体化解决方案。例如，美国英伟达Isaac Sim与Agility Robotics Digit双足机器人实现数字孪生误差率小于1.5%，我国宇树科技Unitree H1通过云端协同将OTA更新效率提升60%。
• 产业联盟协同：提升不同组件与系统间的兼容性，降低集成成本。例如，中国“人形机器人天工联盟”推动伺服系统、行星减速器等23类核心部件接口标准化，降低了系统集成成本。
全球正加速建立具身智能“技术—伦理—安全”三维标准体系。
• 技术标准：确保技术的一致性和互操作性。例如，ISO 8373:2021正准备更新，计划明确各类人机交互技术的指标规范；德国标准对协作机器人动态响应误差也做出了明确规范。
• 认证体系：保障机器人的安全性和可靠性。例如，欧盟新版机械指令（MDR）强制要求服务机器人通过ISO 13849-1标准安全等级认证，美国UL 3300认证体系包含187项机器人系统安全测试项目（2024版新增19项电磁兼容要求）。
• 伦理治理：预防机器人可能引发的价值观冲击。IEEE 7007—2021《伦理驱动的机器人和自动化系统的本体标准》建立了道德驱动方法的概念、定义、公理和用例；欧盟人工智能法案则禁止了与机器人有关的8种AI应用类型。
目前，供应链呈现以下新特征。
• 关键技术国产化：这可确保关键零部件和原材料的国际和国内多元化采购渠道，降低突发风险。例如，我国的“机器人核心基础件专项”推动谐波减速器寿命突破15,000小时，我国的中大力德RV减速器重复定位精度达±0.01°（对标日本住友同型号产品）。
• 区域化布局：积极培育供应链的本地化生产，在关键市场建立生产基地，降低成本，提高响应速度。例如，韩国现代汽车集团在印度尼西亚建成年产5万套机器人关节模组的工厂（本地化率72%），我国宁德时代在匈牙利的德布勒森工厂机器人电池产线实现98.5%的良品率（IATF 16949:2016认证）。
• 双循环体系：在建立产业链国内国际双循环的基础上完善供应链体系，保障具身智能产业链的稳定。例如，我国大疆公司创新采用“深圳研发+东莞制造+鹿特丹海外仓”模式，通过中欧班列实现欧洲市场交付周期缩短至12天（海关总署2024年1～6月跨境物流数据），关税成本优化18%。
基于核心技术的突破与产业生态的成熟，具身智能正加速渗透至社会经济的全领域。其应用场景的拓展不仅重构了传统行业的运行逻辑，更通过“技术—经济—社会”三重协同效应，推动全球产业格局的深度变革。以下结合最新行业动态与数据，对具身智能在各领域的应用及经济影响进行详细分析。
具身智能在家庭场景的应用已超越简单的家务替代，逐步向情感交互与生态协同演进。例如，iRobot的Roomba J7+通过TrueMapping 3D导航技术实现97.3%的路径规划准确率，其智能污渍识别系统可自动处理11种常见家庭污渍。Intuitive Machines开发的ElliQ老年人陪伴机器人整合情感计算算法，能识别8种基础情绪状态并做出适应性回应，临床数据显示可使独居老人抑郁指数降低42%。波士顿动力与MIT合作的Handle仓储机器人，通过动态平衡控制实现15 kg负载下的复杂地形移动，其部署促使物流企业人力成本降低28%，同时创造出机器人运维工程师等新型岗位。
工业领域正经历从“刚性产线”到“自适应生产”的范式转变。例如，ABB的YuMi协作机器人配备17个轴柔性关节，在手机装配线实现0.02 mm重复定位精度，较传统机械臂效率提升35%。FANUC的CRX系列通过深度学习视觉系统，可在0.5 s内完成复杂零件姿态识别，使汽车焊接工艺不良率降至0.001%。西门子与英伟达通过深化合作，将西门子的Xcelerator平台与英伟达的Omniverse平台相结合，共同打造工业元宇宙，推动AI数字孪生技术在工业领域的应用。
具身智能在医疗领域的价值已从辅助医疗操作延伸至全流程优化。例如，达·芬奇手术系统Xi已累计完成1200万例微创手术，其EndoWrist器械可提供7个自由度运动，在泌尿外科手术中将并发症发生率降低53%。ReWalk Robotics的外骨骼系统通过肌电信号识别实现截瘫患者自主行走，临床数据显示，每日2小时的训练可使神经功能恢复速度提升40%。美敦力开发的Hugo RAS系统通过5G网络实现远程手术，在加拿大医疗试验中使偏远地区患者获得专家诊疗的时间缩短87%。
物流行业在具身智能驱动下，正从“人力密集型”向“算法驱动型”转型。例如，亚马逊的Proteus仓储机器人采用多模态感知系统，在3.5 m识别距离内实现99.9%的包裹分类准确率，其智能分拣系统使订单处理效率提升2.3倍。英伟达Isaac Sim平台通过物理仿真技术，将机器人训练周期从6个月缩短至两周，沃尔玛部署该技术后，仓储运营成本降低19%。DHL的Stretch机器人配备真空吸附阵列，单机日处理量达1500箱，在压力测试中峰值处理能力达到人工团队的3.8倍。
教育领域正经历从“知识灌输”到“具身学习”的转变。例如，SoftBank的Pepper教育机器人通过QTI情绪识别传感器，在STEM教学中使学生知识留存率提升58%。索尼的Aibo宠物机器人配备64位情感引擎，可生成超过5000种互动行为模式，神经科学研究显示其陪伴效果可使儿童社交能力发展速度加快31%。迪士尼的Stuntronics特技机器人通过实时动态控制，在游乐设施中完成10 m高空三周转体动作，误差控制在±1.5°内。这种“技术+文化”的融合，正催生虚拟偶像全息剧场、机器人竞技赛事等新业态，预计2025年相关市场规模将突破80亿元。
在应急救援领域，具身智能展现出独特优势。例如，波士顿动力的Spot机器人配备辐射检测模块，在日本福岛核电站巡检中实现每小时0.5 μSv的检测精度，使人员暴露风险降低至零。瑞士ANYbotics的ANYmal-C采用多足运动控制，可在60°的斜坡上执行设备检测任务，其热成像系统识别设备对异常的识别准确率达99.2%。NASA开发的RoboSimian在DARPA挑战赛中，成功完成阀门关闭、废墟清理等16项救援任务，平均执行效率较人类快3.7倍。
农业领域正借力具身智能实现“精准化—生态化”转型。例如，John Deere的See & Spray系统通过计算机视觉实现单株杂草识别，使除草剂使用量减少77%。Tortuga AgTech的果园机器人采用光谱成像技术，使果实成熟度判断准确率达到96%，采摘速度达到人工的8倍。Blue River的LettuceBot 3通过毫米波雷达监测土壤墒情，使灌溉用水效率提升35%，相关技术已覆盖美国15%的生菜种植面积。
具身智能数据工程指围绕具身智能系统的数据需求而进行的系统设计、数据规范制定、技术开发及部署应用等一系列过程。其核心目标是通过规范化的数据采集、生成与整合，构建高质量、多模态数据集。具体而言，这一工程涵盖以下关键环节。
具身智能机器人数据采集系统设计是指针对具身智能机器人的需求，规划和构建一套能够高效、准确地获取多模态数据的系统框架。该设计需要综合考虑机器人的传感器配置、数据类型（如视觉、听觉、触觉、动作数据等）、数据采集的频率和精度，以及数据的存储和预处理方式。其目标是确保采集到的数据能够真实反映机器人与环境的交互过程，为后续的模型训练、算法优化和机器人行为学习提供高质量的数据支持，从而提升机器人在复杂动态环境中的感知、学习和决策能力。
具身智能数据标准是指为确保具身智能系统中数据的质量、一致性和互操作性而制定的一系列规范和准则，涵盖数据格式、标注方法、质量控制、隐私保护及多模态数据融合方式等方面，旨在为具身智能的数据采集、处理、存储和共享提供统一的框架。通过建立明确的数据标准，可以提高数据的可用性和可靠性，促进不同系统和平台之间的数据共享与协作，推动具身智能技术的高效发展和广泛应用。
真实世界数据采集技术是指通过传感器、摄像头、麦克风等设备，从物理环境中直接获取机器人与环境交互的多模态数据的方法。这些技术能够捕捉机器人的视觉、听觉、触觉、运动等信息，以及环境中的物体、场景和人类行为，为具身智能模型提供丰富且真实的数据支持。其目标是通过高精度、高频率的数据采集，反映机器人在复杂动态环境中的实际体验，从而提升机器人的感知、学习和适应能力。
仿真环境数据生成技术是指通过虚拟仿真平台创建高保真、多样化的虚拟环境和任务场景，生成多模态数据（如视觉、听觉、触觉和动作数据）的方法。这些技术结合三维建模、物理引擎和生成式人工智能，快速生成大量高质量的训练数据，模拟真实世界中的各种交互和动态变化。生成的数据不仅能降低对真实数据采集的依赖，还通过多样化场景和任务增强机器人的学习能力和泛化性能，为具身智能模型的训练和优化提供重要支持。
垂直场景的数据采集技术部署与应用优化是指针对特定行业或领域（如医疗、工业制造、教育等）的个性化需求，设计并实施高效的数据采集方案，并通过持续优化数据采集流程和系统，提升数据质量、降低成本、提高数据的可用性和实时性，以更好地支持该场景下的业务决策、模型训练和系统运行。
后面章节将按以上顺序为读者介绍具身智能数据工程的内容：第2章介绍具身智能数据工程基础理论，第3～6章分别探讨具身智能机器人数据采集系统、具身智能数据标准、真实世界数据采集技术和仿真环境数据生成技术，第7～8章分别从工业和服务业角度介绍数据采集技术的部署与应用，第9章介绍开源通用具身智能数据生产平台AIRSPEED。
具身智能数据工程所涉及的并非单一技术，而是融合了传感器技术、仿真建模、机器学习与分布式系统的交叉学科。它既是具身智能从实验室走向规模化落地的“燃料”，也是推动机器人从“执行预设程序”向“自主进化”跃迁的核心基础设施。随着物理仿真、自监督学习等技术的突破，这一工程将持续降低数据生产门槛，加速智能体在医疗、制造、服务等领域的深度渗透。
