Scaling Law成就了大型语言模型，但在具身智能领域，这一路径却收效甚微。行业普遍将原因归结为"数据瓶颈"，但这个瓶颈的具体构成是什么？又该如何系统性 地解决？ 深圳市人工智能与机器人研究院近期发表了一篇全面的综述《A survey of embodied artificial intelligence data engineering》，系统性地提出了"具身AI数据工程"（EAI Data Engineering）这一技术蓝图，为具身智能系统建立了一个系统化、标准化、可扩展且由目标驱动的数据解决方案。 文章首先深入剖析了制约具身智能发展的三大核心数据瓶颈—— 成本效率低下、数据孤岛与评估真空 ，并以此为切入点，详细阐述了"具身AI数据工程"这一技术框 架的完整蓝图。其内容不仅涵盖了对数据生产系统的顶层设计，还深入探讨了 真实世界数据采集 与 仿真数据生成 这两条技术路径下的具体方法论。同时，报告强 调了建立统一的 数据标准 对于打破"数据孤岛"的基石作用，并进一步展望了该框架在制造业、服务业等领域的 应用前景 与未来的 优化方向 。 大型语言模型（LLMs）的成功，凸显了扩展定律的一个核心原则：智能从 ...