问题：具身智能应用加速，数据瓶颈显现。近年来，具身智能移动、操作和导航诸上不断取得突破，但在规模化应用中仍面临诸多挑战：数据获取成本高、优质数据不足、长尾场景覆盖难、数据分散难以复用等问题突出。与会机构指出，虽然算法和算力的进步加快了迭代速度，但高质量数据的规模化供给不足和工具链不统一，导致训练周期延长、迁移成本增加，影响了产品可靠性和交付效率。 原因：物理环境复杂，数据标准缺失。具身智能所需数据高度依赖真实环境和实体设备，与互联网数据不同，其采集涉及多样场景、多元任务和多源异构传感器。数据采集、标注、评估和沉淀都需要系统化的工程能力。此外，不同平台间接口和数据格式不统一，导致数据难以迁移共享，加剧了长尾场景覆盖和跨平台复用的困难。 影响：产业化进程受阻。业内人士表示，如果数据问题不能有效解决，具身智能在制造、物流、商业服务和园区等场景的部署将面临成本和可靠性双重挑战。重复采集和标注增加了研发成本，而缺乏统一评测标准和闭环验证机制可能导致"训练有效但落地失真"，阻碍规模化应用。 对策：构建全流程数据基础设施。无问智科在德清国际会议中心发布了"无垠"平台，该平台聚焦高质量数据、高价值场景和高效率工具链建设，提供从数据采集管理、自动化处理标注、仿真生成到训练支撑和效果评测的完整闭环。平台强调跨本体数据迁移能力和工具链贯通，通过"现实-仿真-现实"的方式提升数据生产和验证效率。 德清县涉及的负责人表示，长三角（德清）具身智能数据采集训练场将以开放共享为原则，为产业伙伴提供多样化场景支持和物理空间保障。与会者认为，结合平台能力和训练场的真实环境，有助于形成需求牵引、数据供给、模型验证和应用部署的协同机制，减少重复建设并提高行业协作效率。 前景：生态共建成关键。专家指出，具身智能的未来竞争不仅是技术能力的比拼，更是数据治理体系、评测标准和产业协同能力的较量。随着政策和市场需求的双重推动，重点行业的高质量数据集建设、统一规范和可复用工具链将加速形成。依托长三角完善的制造业体系和丰富应用场景，德清有望通过持续完善开放训练环境和数据治理能力，打造可复制的具身智能基础设施路径，吸引上下游企业、科研机构和资本集聚。
在全球数字经济竞争日益激烈的背景下，"无垠"平台的推出直面具身智能产业的核心痛点；它以数据为纽带整合产业链资源，探索打破行业壁垒、构建开放生态的创新模式。该实践不仅为具身智能发展提供了解决方案，也为其他前沿技术领域的产业化提供了有益参考。