550万条数据开源，人形机器人迎来‘数据民主化’时代

   2025年7月18日，工业和信息化部向外界公布了一组关键数字：我国人形机器人训练数据集开源总量突破550万条，同时工业机器人、服务机器人产量分别实现35.6%和25.5%的同比增长。这一数据背后，是政策与技术的双轮驱动正推动产业走向规模化临界点。

   政策端的发力清晰可见。国家科技重大专项、国家重点研发计划明确将人形机器人列为未来产业培育重点。在政策引导下，具身智能机器人中试基地、异构训练场等基础设施密集落地，仅北京一地就率先建成国内首个具身智能机器人中试验证基地，规划年验证能力达5000台套，试图打通从实验室到量产的最后断点。

   而真正加速产业迭代的，是550万条高质量数据的开放共享。这些数据覆盖工业装配、物流搬运、特种作业等超10类实体场景，包含视觉轨迹、力觉反馈、运动控制等多模态信息。北京创新中心最新发布的“一站式”具身智能平台，正是依托此类数据集，为开发者提供从模型训练到硬件测试的全链条支持。开发者不再需要从零构建底层系统，开发周期平均缩短60%。

   数据开源的深层价值，在于破解行业长期的数据孤岛困局。此前，因硬件结构未收敛——双足与轮式方案并存、夹爪与灵巧手设计各异，不同本体采集的关节层数据难以复用。一家机器人企业技术负责人坦言：“机器人每周都有模组修改，每季度可能更新一代。硬件一变，旧数据在新系统上效果就打折扣。”而开源数据集通过统一传感标定和动作映射标准，使有效数据利用率提升47%。

   企业正借势构建数据飞轮。德马科技与智元机器人联合建立的全球首家具身智能物流训练工厂，通过数十台人形机器人实时采集拆箱、分拣等场景数据，再与仿真环境生成的数据混合训练。这种“真实+虚拟”的闭环，让单任务模型迭代周期从半年压缩至两个月。同样，合肥、上海等地的超级数据工厂，已开始承接政府主导的公共服务数据采集，为区域企业提供定向数据集。

   挑战仍不容忽视。当前开源的550万条数据仅覆盖基础场景，高端制造所需的精密操作数据仍稀缺。例如焊接机器人需0.8毫米误差控制的数据，医疗场景需力控精度达0.1牛顿的触觉反馈，这些高价值数据因采集成本过高尚未充分开放。此外，优必选350万元高端定制机型交付延迟、花旗下调出货预期等事件，也警示数据开源需与商业化验证同步推进。

   当550万条数据推开产业协作的大门，“数据民主化”正在改写竞争规则。未来三年，随着中试验证基地量产能力释放与多模态大模型开源，人形机器人或将跨越“能用”到“好用”的分水岭。而这场竞赛的终局，不仅是技术的胜利，更是生态的共赢——正如一位从业者所言：‘让每个家庭用上机器人，始于今天共享的每一行数据。’