□云彬

人形机器人、工业智能装备正成为全球产业竞争新赛道，而高质量数据集是驱动具身智能迭代升级的核心原料。近日江苏省出台《加快具身智能机器人数据集建设工作方案》，推出11条务实举措，从场景供给、创新平台、行业标准多维度系统布局，精准破解行业 “数据饥渴” 难题，以数据要素赋能未来产业，为培育新质生产力打造强劲增长引擎。

如果把AI模型比作后厨大厨，标准化数据集就是经过分拣、预处理的优质食材。不同于通用大模型依托海量网络文本训练，具身智能机器人需要视觉、力觉、空间交互等多模态实景数据支撑，工业生产、民生服务、特种作业的真实场景数据更是稀缺资源。当前行业普遍存在场景开放不足、采集成本高、数据标准不统一等痛点，大量机器人硬件产品完成落地，却因优质训练数据短缺，难以实现精细化自主作业，产业发展出现 “硬件快、数据慢” 的失衡局面。江苏此番出台专项方案，直击产业底层短板，抓住了具身智能竞争的核心抓手。

方案打出场景扩容、资金扶持的组合拳，持续拓宽高质量数据源头供给。文件明确，每年对外开放不少于100个低敏感、高价值真实应用场景，鼓励机器人整机企业与下游工厂、服务机构组建产业联合体，深入制造车间、养老服务、特种工况一线采集实景交互数据；对符合标准的数据采集项目，最高给予单项目100万元资金支持。实打实的政策红利降低企业数据采集成本，让生产线、服务场景变身机器人“实训基地”，源源不断产出贴合实际作业需求的多模态数据，从源头扩充数据资源池。

创新平台与协同研发同步发力，打通数据转化为智能能力的完整链路。江苏加快搭建集数据适配、算法迭代、整机实测、场景验证于一体的中试平台，推动龙头企业、高校院所协同攻关，探索“标准化数据集+轻量化行业模型+智能体”一体化创新路径。依托产学研联动机制，实验室算法能够快速依托实景数据完成调试优化，缩短机器人从研发到落地的周期，推动数据资源高效转化为产品竞争力，助力本土机器人企业提升核心技术自研水平。

此外，标准体系建设同步推进，破解行业数据孤岛难题。针对数据采集、清洗标注、质量评测等关键环节，江苏计划分类制修订不少于30项行业标准，建立统一的数据规范与流通规则。过去不同厂商数据格式互不兼容、数据难以共享复用，标准化体系落地后将形成行业通用的数据规范，推动数据合规流通、高效交易，构建开放共享、有序规范的数据产业生态，抢占具身智能领域标准话语权。

布局数据集，本质是布局未来产业主动权。作为制造业与数字经济大省，江苏依托完备工业体系、丰富应用场景，率先补齐具身智能数据短板，既能赋能工厂自动化改造、养老便民服务等实体经济场景，也能带动数据标注、仿真测试等新兴配套产业成长。以数据筑基、以创新突围，江苏正以前瞻布局抢抓人工智能终端发展机遇，在全新赛道塑造区域产业竞争优势。

数据是智能时代的关键生产要素。随着各项举措落地见效，高质量数据集将持续为具身智能产业输送发展动能，推动智能机器人更好融入生产生活，为全省乃至全国经济高质量发展注入持久新活力。