在近日舉行的全球人工智能與機器人大會“數據&一腦多形”分論壇上，數據價值重構與智能架構創新成為核心議題。與會專家指出，人工智能正從單一語言理解向物理世界拓展，數據與智能系統的深度融合將重塑產業格局。這場技術盛宴匯聚了學術界與產業界的頂尖力量，共同探索下一代智能系統的演進路徑。

數據價值重構正在引發行業變革。傳統數據作為模型訓練資源的定位已被顛覆，其作為認知基礎與價值載體的本質逐漸顯現。多模態大模型的發展推動數據向結構化、邏輯鏈完整的方向演進，高質量數據成為定義模型認知邊界的關鍵要素。論壇深入探討了如何構建具備解釋性、可信度與進化能力的知識體系，數據流動正推動產業智能化形成閉環生態。

具身智能數據工廠建設成為實踐焦點。某科技企業創始人分享了動作捕捉技術在機器人領域的應用經驗，指出人形機器人賽道對高質量數據的迫切需求。該企業通過全身遙操作技術積累數據，同時揭示了遙操作存在的成本效率、能力局限與跨本體泛化等挑戰。行業正探索以人為中心的數據采集體系，通過標準化與真實場景采集相結合的方式優化數據結構，構建不依賴特定機器人本體的通用數據框架。

數據工程解決方案呈現多元化發展。某數據平臺創始人提出，具身數據服務將成為機器人領域的下一個風口。針對機器人泛化能力不足、數據采集成本高昂等痛點，其團隊設計了兼容真機與仿真的數據采集系統，通過AI Agent實現自動標注與模型評測。該平臺使真實數據集構建速度提升30倍，仿真數據生成效率提高3.5倍，形成數據驅動的模型迭代閉環。專家強調，優質數據應能直接提升模型性能，數據采集需與模型需求深度耦合。

智能架構創新推動“一腦多形”范式突破。智能飛行機器人研究展示了端到端神經網絡在50克級無人機上的應用，其自主導航系統可在無GPS環境下完成復雜地下空間探索。團隊開發的集群飛行系統實現五臺機器人協同搬運，家庭場景中的飛行機械手已具備物品抓取能力。這些技術突破使飛行具身智能體能夠進入高危環境執行任務，并在安防巡檢、物流運輸等領域展開應用探索。

空間智能技術打通自動駕駛與機器人領域。研究團隊提出的占據柵格生成方案，通過兩階段流程實現語義Occupancy到多模態數據的轉化，相關技術已與車企合作測試極端場景適應性。在機器人訓練方面，構建的InterVLA數據集包含語言指令與多視角視頻，配合“思維鏈”推理機制，使模型決策可解釋性顯著提升。方位感知模型則讓機器人能夠像人類一樣抓取物體合適部位，解耦學習框架有效提升了模型在真實世界的魯棒性。

人形機器人控制策略呈現感知驅動新趨勢。研究團隊通過體素化點云表示壓縮環境信息，結合激光雷達自掃描技術，使機器人能夠提前感知地形變化并規劃動作。統一的動作技能表征模型支持人形機器人完成復雜交互與球類運動，其控制策略正從“盲動”轉向“感知驅動”。專家指出，構建更大容量的基礎模型與離線監督學習方案，將是提升機器人長程控制能力的關鍵路徑。

圓桌討論聚焦技術落地挑戰。與會專家認為，當前具身智能仍處于探索階段，學術界與產業界需形成合力。無人機技術范式向端到端傾斜，但強化學習與黑箱模式存在本質差異。世界模型構建在自動駕駛與機器人領域呈現不同技術路徑，視頻生成方案因安全性考量更受關注。通用控制器研發面臨仿真與現實的雙重考驗，硬件性能成為制約因素。創業者需在技術理想與商業需求間尋找平衡點，既要保持技術前瞻性，又要滿足產業迫切需求。