在这一进程中，高质量数据供给不足成为制约具身模型能力跃迁和商业化落地的关键瓶颈。如何以更低成本、更高效率生产大规模、多样化、可复用的训练数据，正在成为行业共同面对的基础性命题。大会期间，致力于打造物理AI数据基座的无问智科获得三项行业奖项，并围绕具身智能的数据缺口与基础设施建设分享了最新思考和实践。
8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京举行。300余家参展企业携2000余件展品集中亮相，勾勒出具身智能加速走向产业化的最新图景。随着技术演进和应用场景持续拓展，具身智能的竞争重点正由单一模型能力比拼，转向数据、模型、本体与场景协同的系统工程；产业发展也从技术验证和Demo展示，迈向规模化部署与真实作业。
在这一进程中，高质量数据供给不足成为制约具身模型能力跃迁和商业化落地的关键瓶颈。如何以更低成本、更高效率生产大规模、多样化、可复用的训练数据，正在成为行业共同面对的基础性命题。大会期间，致力于打造物理AI数据基座的无问智科获得三项行业奖项，并围绕具身智能的数据缺口与基础设施建设分享了最新思考和实践。
三奖加冕，物理AI数据基座加速落地
本次大会上，无问智科共获得“2026中国最具成长潜力机器人公司TOP20”“2026年度全球数据企业TOP10”及“2026全球具身智能标杆企业TOP100（具身智能数据服务）”三项大奖。相关荣誉从企业成长性、数据能力和具身智能服务等维度，体现了行业对无问智科技术路径与落地能力的认可。
作为业界首个物理AI数据基座的定义者和打造者，无问智科长期聚焦物理AI领域，成功构建了“采集世界—生成世界—模拟世界”的完整闭环。公司创始人兼CEO刘盛翔曾表示：“无问智科是行业首个提出并实践用世界模型构建具身智能数据基础设施的企业。”
2026年3月，无问智科正式发布业界首个物理AI数据基座平台“无垠”，以“高质量数据、高价值场景、高效率工具链、评测标准”为核心，构建起“采集-处理-训练-评测-落地”全链路体系。与此同时，公司建设运营的长三角（德清）具身智能数据采集训练场，拥有8000平方米固定场景、505亩室外场地与937平方公里全域开放场景，年产能超千万条数据，是目前国内规模最大、场景最齐全的具身智能数据采集基地。无问智科已成为国内率先落地全链路虚实融合数据基建的引领者。
补齐“99%的缺口”，数据闭环驱动具身智能进化
相较于数字世界中规模庞大的公开数据，具身智能所需的真实物理交互数据仍十分稀缺。行业数据显示，截至2026年初，全球合规、可用的真实物理交互数据仅约50万小时，而具身智能商业化落地需要千万小时级数据，缺口超过99%。“99%的数据缺口怎么补”成为全行业共同命题。
在大会“数据元年：99%的缺口怎么补？”圆桌论坛上，无问智科CTO于春磊指出，当前具身智能数据领域面临三重结构性矛盾：数据同质化严重、数据处理工具链严重缺失、行业标准缺位，“我们缺少的，是一套将人的技能与示范快速迁移到机器人身上的完整范式。”
基于这一判断，无问智科提出“世界模型×数据工厂×世界模拟器”三位一体战略，依托Real2Sim2Real全链路闭环范式，通过“通用数据基座+场景数据基座”的双矩阵布局，有效破解了具身智能高质量训练数据供给不足的难题。这一技术路径与海外头部团队高度契合，使无问智科在物理AI数据基础设施赛道上占据了先发优势。
从技术底座到产业基础设施，“卖水人”的价值空间
具身智能产业加速发展，正在带动数据采集、仿真训练、工具链和评测体系等基础设施需求增长。北京物联网智能技术应用协会发布的《2026具身智能产业发展洞察报告》显示，中国具身智能广义市场规模2025年已达9150亿元，2026年预计突破1.09万亿元。
这一趋势正在推动产业链分工进一步深化。模型和机器人本体企业需要将资源集中于核心技术和产品能力，而专业的数据基础设施企业可以通过标准化工具、规模化数据生产及场景服务，降低重复建设成本，提升研发和交付效率。作为产业链中的“卖水人”，此类企业的价值不只在于提供数据，更在于建设可持续运转的数据闭环和共性基础能力。
无问智科的商业化进展也体现出市场对数据基础设施的强劲需求。2026年4月，公司完成超亿元A轮融资，同年7月再获A+轮融资；今年一季度，公司已与字节跳动、无界动力、章鱼动力等客户签约，订单金额达数亿元。
未来，随着数据标准、工具体系和场景协同机制不断完善，物理AI数据基础设施有望从企业能力进一步演变为产业共性底座，为具身智能从“能演示”走向“能作业”、从单点验证走向规模部署提供支撑。
