数据短缺与可用性不足制约具身智能发展。白皮书指出，具身智能作为智能技术与机器人技术的交叉前沿，是实现通用智能的重要路径。尽管各国政策支持力度加大，产业资本纷纷布局，推动技术从实验室走向实际应用，但数据问题正成为最大瓶颈：真实世界的物理交互数据积累不足，难以应对复杂环境和长尾任务；同时行业缺乏统一的数据采集、标注、评测标准，导致数据难以复用，模型性能提升遇到瓶颈。
具身智能的竞争本质上是数据体系与工程能力的较量。谁能率先建立可持续的混合数据生态，谁就能在后续发展中占据优势。未来需要在技术创新基础上，更加重视标准建设和场景落地，让数据真正转化为生产力。