4月25日，“2025中國人形機器人生態大會”盛大啟幕。大會匯聚了產學研各界頂尖力量，共同探討機器人從“工具”向“智能體”躍遷的突破路徑。天娛數科首席數據官吳邦毅受邀出席并發表主題演講，圍繞“數據”這個推動具身智能產業發展的關鍵要素，進行了深入剖析。 

從工廠搬運到疊衣服、倒水，再到機器人馬拉松，當機器人的“大腦”開始思考，“四肢”具備通用智慧時，全球看到的不是機械奇跡，更是一股數據洪流的噴發。吳邦毅在演講中指出：“具身智能的崛起揭示了一個顛覆性認知：數據正從被動記錄世界的信息載體，進化為主動改造世界的‘智能生命體’。”

數據驅動：破解具身智能發展桎梏

隨著人工智能與機器人技術深度融合，具身智能正從“機械軀殼”向“智能生命體”躍遷。行業數據顯示，2023年中國具身智能市場規模已達4186億元，預計2027年將突破6328億元。這一增長背后，數據的多樣性、場景覆蓋廣度及質量已成為核心驅動力。然而，當前行業面臨3D數據匱乏、數據孤島等挑戰，跨領域、跨平臺的數據壁壘嚴重制約技術突破。

這場始于數據價值的革命，本質是人類對物理世界認知方式的重構。從“互聯網時代的流量燃料”向驅動物理世界智能體自主決策的“智能基因”躍遷的產業革命中，天娛數科以十余年的數據積累為基座，率先布局具身智能數據領域。

面對具身智能領域3D數據匱乏與“數據孤島”并存的產業痛點，吳邦毅指出：“高質量、高流動性的數據生態將成為決定技術突破的關鍵。當前需著力破解3D數據采集成本高昂、多模態數據融合困難、跨領域數據流通受阻三大核心問題。”

吳邦毅在演講中表示，破解具身智能數據困境的關鍵主要包括以下三方面：

一是大量真實場景下的多模態數據，包括視覺、聽覺、觸覺等數據融合，使機器人能全方位感知環境；

二是高質量的標注數據，精準的標注能引導模型學習正確的行為模式和決策邏輯；

三是具備多樣性的數據，涵蓋不同環境、任務和用戶需求的數據，能提升機器人的泛化能力，適應更多復雜場景。

創新實踐：構建數據核心壁壘

天娛數科從互聯網時代就開始積累的跨場景數據資產，打通數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務、安全等關鍵環節，形成完整貫通的數據鏈。

隨著互聯網數據的邊際效益遞減，而具身智能數據的市場規模預計到2030年將達10萬億美元，是當前互聯網數據市場的3倍以上。這本質上是數據從“描述世界”到“改造世界”的范式革命。吳邦毅表示：“我們過去十年積累的3.36億用戶行為數據，本質上是在訓練人類如何與屏幕互動。今天的所討論的具身智能數據，則是為了訓練機器如何與物理世界共舞，這是數據價值維度的升維。”

吳邦毅總結了天娛數科數據生態進階的三段式發展：“一是互聯網時代的原始積累，我們通過移動應用分發平臺、AI營銷SaaS平臺沉淀了用戶在社交、電商、教育、金融、文旅等多場景的行為數據，這些數據有助于教會機器理解人類意圖；二是AI時代的多模態進化，我們通過2D點擊數據與3D動捕、環境掃描結合，已經積累了超120萬組3D數據、50萬組多模態數據；三是具身智能的終極跨越，天娛數科自研的Behavision具身智能通用AI Agent整合了‘算法+數據+算力’，致力于打造通用的大腦和小腦開發平臺。”

他表示：“數據生態是具身智能的核心競爭力。天娛數科希望打破技術孤島，推動產業從分散走向集中。”

生態共建：打造產業協同新范式

從互聯網時代的流量生意，到具身智能時代的數據基建，天娛數科正在構建自己的數據新生態。

吳邦毅表示：具身智能時代，數據的終極價值，不在于存儲多少字節，而在于能賦予智能體多大的物理世界行動能力。正如吳邦毅所言：“未來的競爭，不是看誰擁有更多數據，而是看誰的數據能讓機器更懂世界。”

通過自建的3D數據采集基地，集成高精度動捕系統與光場掃描技術，天娛數科已整合120萬組3D數據、50萬組多模態數據，涵蓋日常生活和工業生產中的絕大多數動作需求，從抓取、放置等基礎操作，到攪拌、折疊、熨燙等精細長程任務，以及雙臂協同完成的復雜交互任務。同時，借助Sim2Real仿真數據智能泛化技術顯著提升數據訓練效率，助力實現多模態決策與世界模型構建。2024年公司自行采集加工形成的“人形機器人空間6D動捕長程數據”、“人形具身仿真6D&視頻數據”等5個具身智能數據集正式在北京國際大數據交易所完成數據資產登記，涵蓋了廣泛的3D場景、高精度的物體模型以及豐富的多模態3D數據。

天娛數科的目標是將Behavision打造為一個數據匯聚和共享的樞紐。一方面，機器人本體企業將自身在實際應用中產生的數據上傳至平臺，經過脫敏和標準化處理后，實現數據的共享和流通。另一方面，平臺上豐富的數據資源也能吸引更多的算法開發者、科研機構等參與合作，共同挖掘數據價值，開發更先進的算法和應用。

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