机器人扩圈加速，这一环节却未跟上

场景在扩张，数据却远未跟上 从特斯拉的Optimus进厂引领人形机器人打工风潮，到机器人引入脑机接口技术辅助进行康复训练，再到上纬启元首款个人机器人Q1，面向科研、创作和 家庭用户开放"二次开发"能力，如果说过去几年，人形机器人更多停留在实验室与舞台中央，如今它们的应用边界，正在走向更具连续性"作业"的场景。 上纬启元Q1个人机器人 身高仅80cm 面向科研、创作和家庭用户"二创"需求 市场研究机构IDC数据显示，2025年全球人形机器人市场进入加速期，应用需求主要集中在文娱商演、科研教育、数据采集、导览导购、工业制造与仓储 物流等领域。 但随着机器人从样机走向规模化应用，一个绕不开的现实问题也在浮现——数据，正在成为具身智能进一步进化的掣肘。 与自动驾驶、通用大模型类似，具身智能同样高度依赖数据驱动。但与前两者不同的是，机器人所需的数据并不只是看和说，而是在真实物理世界中完成 接触、施力、协同与失败的全过程记录。 现实情况是，这类数据极为稀缺。 一方面，真实机器人数据采集成本高、周期长。每一次抓取、插入、搬运、双臂协作，都意味着硬件磨损、人力投入和复杂标注；另一方面，单纯依赖公 开视频、仿真数据，又难以反映 ...