问题——具身智能正加快进入工厂和家庭，但"缺数据、缺好数据"成为规模化应用的主要障碍。与主要使用文本和图像的模型不同，面向真实世界的机器人需要采集力觉、触觉、位姿、环境反馈等多种交互数据，覆盖多任务、多场景、多种设备。业内指出，当前可复用数据与实际需求之间存在数量级差距，导致训练成本高、迭代周期长、场景迁移困难。
从蒸汽时代的机械臂到智能时代的具身智能，每次产业跃迁都伴随基础体系的革新。"无垠"平台的推出，标志着我国在突破智能机器人关键难题上取得重要进展。当数据要素与实体经济深度融合，这场由硬科技驱动的产业变革，正在重塑人机协作的未来。