2026世界人工智能（885728）大会现场，各类人形机器人（886069）彻底褪去舞台炫技属性。叠衣服、系鞋带、工厂分拣、居家保洁……展台之上，机器人不再比拼高难度特技，全部聚焦真实生活、产业场景落地作业。行业共识已然清晰：具身智能赛道硬件比拼阶段落幕，真实交互数据成为决定产业发展高度的核心变量。
本届WAIC，OriginFlow、零次方机器人、简智机器人三家深耕机器人数据底层赛道的国内科创企业，集中官宣与百度（BIDU）智能云达成深度战略合作，分别从人体意图采集、实景数据沉淀、多模态建模三条路径，补上国内人形机器人（886069）产业长期存在的数据短板。本报现场专访三家企业核心负责人，拆解当下机器人产业底层变革与商业化落地路径。
OriginFlow首席运营官李子健：
非侵入式神经采集，做具身智能的AI基础设施
“现在整个具身智能行业，尤其是机器人大模型领域，最大的瓶颈从来都不是算法或者硬件，而是真实物理世界的交互数据——这类数据最难获取，也最宝贵，是所有玩家都绕不开的基础。”作为OriginFlow首席运营官，李子健在采访中反复强调数据基础设施的价值。
企业选择非侵入式神经肌肉电信号技术切入赛道，自主研发轻量化可穿戴采集手环：用户佩戴后完全不影响正常工作、生活，就能同步采集神经肌电信号，反向精准还原手部姿态、位置、发力大小等全维度操作信息。不同于传统视觉采集只能记录动作的空间轨迹，这套方案可以捕捉到人体操作背后的发力逻辑、细微肌肉调整，数据可以直接匹配到各类机器人本体，大幅提升精细操作的训练效率。
“可以想象，未来普通人戴着我们的手环正常上班、做家务，每一天的日常活动都在帮机器人变得更聪明。”李子健透露，目前这套神经采集技术已经落地助残场景，可以帮助上肢残障人士通过灵巧手实现抓握、操作等日常生活动作。
本次与百度（BIDU）智能云达成战略合作，OriginFlow将获得算力、存储、数据传输与处理全链路的云端基础设施支撑，同时借助百度（BIDU）的生态平台，对接工厂制造、家政服务、物流仓储、零售餐饮等全场景合作方。“我们的定位是做具身智能领域的AI基础设施。”李子健表示，OriginFlow将坚持开放的平台策略，通过非侵入式数据采集连接更多人和场景，与百度（BIDU）智能云及产业合作伙伴共同完善真实物理世界的数据供给，推动具身智能数据生态建设。
零次方机器人联合创始人韩晨曦：
沉淀真实场景长尾数据，推动数据飞轮转动
零次方机器人是一家全栈具身智能企业，目前聚焦零售、清洁等落地场景，已经实现单月百台的稳定量产。在零次方机器人联合创始人韩晨曦看来，机器人进一步走向规模化落地，仍面临真实场景数据不足的瓶颈。
本次与百度（BIDU）智能云合作，双方将围绕智能算法模型的数据采集、标注和训练等环节展开协作。零次方机器人在专业场景中采集的数据上传至百度（BIDU）智能云后，可经过数据打标、清洗和整理，形成标准化的数据包，并通过具身智能数据超市促进数据在产业中的流通。
韩晨曦表示，零次方机器人的数据优势在于来自真实应用场景，其中包含大量实验室和仿真环境难以覆盖的长尾及边界条件。这些数据不仅对企业自身模型迭代至关重要，也希望借助与百度（BIDU）智能云的合作，为更多具身智能模型训练提供支持。
当前制约具身机器人规模化量产的核心卡点，就是缺乏真实场景的数据闭环——只有把机器人批量铺到线下场景里，不断回收各类长尾数据反哺模型，才能实现模型能力从90%到100%的跨越，真正走完商业化落地的最后一公里。百度（BIDU）智能云提供的算力、数据处理能力，大幅压缩了数据清洗、模型迭代的周期（883436），让这个数据飞轮能够高效转动。
简智联合创始人朱雁鸣：
多模态全链路建模，开源降低行业研发门槛
不同于多数企业依赖单一视觉数据采集，简智机器人瞄准具身数据的全链路闭环，打造从采集硬件、行为建模到直接输出模型可用Token的端到端数据生产体系。联合创始人朱雁鸣介绍，单一视频数据只能记录表层动作，丢失了触觉、力度、交互反馈等大量关键信息，而人体的交互本身是骨骼、皮肤、肌肉协同完成的完整过程。因此，简智布局了外骨骼式运动采集设备、触觉皮肤等多模态硬件，完整还原人体交互的全维度信息。
朱雁鸣表示，当前行业仍处于探索阶段，“我们想用开源数据集让大家去降低整个探索与创新的门槛”。从长期来看，随着模型不断迭代，多模态数据持续增加，行业仍需要海量、高质量的数据供给，而这也离不开云端算力和基础设施的持续支撑。
“行业现在还在早期发展阶段，开源基础数据集是为了让更多团队不用从零开始搭建采集体系，加快整个行业的探索速度。”朱雁鸣表示，但长期来看，具身模型需要亿小时级的高质量、多模态数据，这背后离不开强大的云端基础设施支撑。
百度（BIDU）智能云为简智提供了即插即用的全链路云服务：在企业早期0到1阶段，标准化的云服务让团队快速完成基础设施搭建，不用在底层IT上浪费精力；在1到100的产业化阶段，百度（BIDU）智能云的算力、高带宽存储、大规模异构数据处理能力，支撑起企业每月10—20万条多模态数据的生产、存储与处理，目前企业整体数据存储规模已达数PB至10PB级别。
对于未来规划，朱雁鸣透露，团队将沿着三个方向持续迭代：一是把当前聚焦头、手的采集建模能力扩展到全身运动建模，补全行业重局部、轻全身的数据短板；二是在现有骨骼运动建模的基础上，延伸到皮肤接触层面的交互建模，还原最真实的物理接触反馈；三是通过多模态交叉验证技术，解决多模态采集与精度之间的冲突，即使存在部分视觉遮挡，也能保证数据的准确性。
产业观察：
2026年，具身智能迎来数据落地关键元年
三家企业的布局，共同勾勒出本届WAIC具身智能赛道的清晰转向：当硬件技术逐步成熟，行业竞争的焦点已经从“拼参数、秀特技”彻底转向“拼数据、拼落地”。
OriginFlow从神经肌电采集切入，解决人体交互意图、力度信息的采集难题；零次方机器人扎根零售、清洁场景，通过真实落地沉淀长尾、异常场景数据；简智机器人布局多模态全链路采集，构建完整的人体交互数据体系。三家企业从不同维度补全了具身智能的数据短板，而百度（BIDU）智能云提供的算力、存储、生态底座，支撑起从数据采集、清洗、训练到流通交易的全产业链闭环，让具身数据真正实现规模化生产、市场化流通。
展会上，叠衣服、系鞋带这类生活化的操作演示取代了过去的高难度特技，恰恰说明行业正在回归商业本质：机器人好不好，不在于舞台上的表演有多惊艳，而在于真实场景里能不能稳定解决问题。2026年作为具身智能落地的关键之年，数据基础设施的完善，将成为推动整个产业从实验室走向规模化商用的核心动力。
