WAIC现场直击｜数据堂入选甲子光年《2026中国具身智能行业洞察报告》

WAIC期间，具身智能成为现场备受关注的核心方向之一。随着机器人加快走向家庭、工业、零售等应用场景，行业关注点也逐渐从机器人本体和模型算法，延伸至数据、训练基础设施与场景落地能力。

在上海马桥人工智能创新试验区具身智能产业生态论坛上，甲子光年CEO张一甲发布《2026中国具身智能行业洞察报告》，围绕产业发展趋势、技术路径与生态格局，对当前中国具身智能行业进行了系统梳理。

数据堂凭借在具身智能数据领域的持续投入，入选报告中的具身智能厂商图谱，进入“数据、仿真、训练与开发基础设施”板块。报告还对数据堂的业务能力、具身智能数据采集工厂及相关项目实践进行了介绍。

从数据基础设施到规模化采集能力

具身智能模型需要在物理环境中完成感知、理解、决策与操作，对训练数据提出了更复杂的要求。除了单一动作数据，模型还需要覆盖不同场景、任务流程、物体交互和连续操作过程的数据支持。

围绕这些需求，数据堂持续建设具身智能数据采集与生产能力。目前，数据堂已建设8000平方米具身智能数据工厂，部署300+套灵巧手及机械臂设备，同时具备Ego-Centric、UMI等实景采集能力，可根据不同模型方向和应用需求，开展多场景、多任务的数据采集。

从采集方案设计、场景与任务搭建，到数据生产、质量管理与交付，数据堂正在形成面向具身智能模型研发的数据支持体系。

Ego-Centric一站式解决方案入选代表性成功案例

此次报告中，数据堂的“Ego-Centric成品数据+实景采集”一站式解决方案也作为代表性成功案例入选。

对于处于模型搭建阶段的团队而言，如果全部数据都从零开始定制采集，往往需要较长的准备和生产周期。针对这一问题，数据堂将成品数据与实景采集结合，形成分阶段的数据建设路径。

客户可以先使用多场景Ego-Centric成品数据，快速开展模型训练、数据结构验证和初步效果测试；在明确具体应用方向后，再围绕目标场景、任务流程和物品交互补充实景采集数据。

这种方式既能缩短前期数据准备周期，帮助模型更快进入训练和验证阶段，也能通过后续定制采集，提高数据与具体应用场景的匹配度，为模型持续优化提供支持。

此次入选《2026中国具身智能行业洞察报告》及具身智能厂商图谱，是对数据堂具身智能数据基础设施与项目实践的关注和认可。未来，数据堂将继续围绕具身智能模型训练与场景应用需求，提升数据采集和规模化生产能力，为机器人学习及具身智能产业发展提供高质量数据支持。