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报告提出，具身智能是从数字 AI 向物理 AI 的跨越，输出由文本 token 变为物理动作，依赖 “感知‑动作‑反馈” 时序闭环，和传统数字 AI 存在本质差异。当前产业瓶颈不在于数据总量，而是可用数据稀缺，真实采集成本高昂，还普遍存在多模态错位、跨本体复用难等结构性问题，只有满足可检索、可对齐、可复现等条件的数据，才能真正转化为模型能力。

具身智能完整数据生命周期包含数据生产、治理、仿真增广、模型训练评测、部署回流五大闭环环节。真机、无本体采集、人类视频、仿真合成、部署回流多类数据将长期共存，其中部署回流产生的失败、接管样本具备极高边际价值。仿真与世界模型是数据放大器而非替代品，需要真实数据做现实锚定，不能替代真机数据校准验证。

世界模型作为全新产业基础设施，分为表征、预测、动作三类基础能力，发展已经进入基础设施竞争阶段，落地面临实时闭环、长时注意力、端侧部署、跨本体适配、数据流水线、评测基准六大工程挑战。国内 2026 年集中开源多款世界模型项目，但依旧需要独立真机测试验证实际效果。

市场层面，2026 年全球具身智能数据产业链规模约 19.7 亿美元，亚太以中国为核心，依托完整制造业，成为真机数据交付中心。国内形成政府主导、龙头自建、场景方主导三类数采场建设模式，资本向全栈头部集中，数据服务商从售卖原始数据集转向提供一体化能力解决方案。

报告预判未来 24 个月，行业验收标准将由数据时长转向任务增益与部署效果，评测基础设施走向独立，部署回流成为企业核心资产。报告建议产业各方摒弃单纯追逐数据规模，搭建完整数据飞轮；公共投资重点布局标准、评测等基础制度，训练场建设要规避重复建设，考核从设备数量转向实际业务产出，推动具身智能产业健康落地。

以下是报告部分内容

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