原文摘要
具身智能既要有"会思考的大脑"，也要有"能行动的身体"，而中国，正是全球唯一同时拥有这两者制造能力与完整产业链的沃土。
进一步信息揣测
- 工业机器人数据需求门槛较低：传统工业机器人通过并联识别等技术训练即可满足需求，但具身智能对数据质量和复杂度的要求显著提升，传统方法已不适用。
- 数据采集场建设热潮：头部具身智能企业（如智元机器人、帕西尼感知科技）正在全国自建实体数据采集场，通过真实环境采集数据，而非依赖公开数据集或仿真数据。
- 仿真数据与真实数据的博弈：行业内部对“线下真实采集”和“虚拟仿真合成”两条技术路径存在分歧，真实数据成本高但可靠性强，仿真数据效率高但可能存在迁移难题。
- 资本密集投入具身智能细分领域：2025年国内宇树科技、非夕科技、银河通用等企业集中披露亿级融资，显示资本更青睐具备硬件制造能力或垂直场景解决方案的团队。
- 产业链优势的隐性门槛：中国因同时拥有“大脑”（AI算法）和“身体”（硬件制造）的完整产业链，成为全球唯一能快速迭代具身智能产品的国家，但这一优势未在公开报告中明确强调。
- 行业联盟的幕后推动作用：广东省人工智能与机器人产业联盟、京津冀智能制造装备产业联盟等组织通过闭门研讨会等形式，协调企业间的技术路线和资源分配，这类合作细节通常不对外公开。
- 数据量爆炸背后的结构性短缺：尽管全球数据总量快速增长（2028年预计384.6ZB），但具身智能所需的特定场景（如动态物理交互、多模态感知）数据仍极度稀缺，需定向采集。
- 技术路径依赖风险：早期工业机器人的数据解决方案（如并联识别）可能成为传统企业转型具身智能的思维桎梏，新兴团队更倾向于直接采用数据驱动的新范式。