7月17日，上海，世界人工智能大会（WAIC）的聚光灯再度亮起。具身智能毫无悬念地占据C位，超200家企业同台竞技，展区与智算平分秋色，勾勒出产业从单点突破到系统跨越的完整图谱。

  相比去年宇树科技人形机器人格斗、智元机器人舞龙写字的惊艳亮相，本届大会释放出更鲜明信号：行业焦点正从"展示能力"转向"如何实现规模化应用"。宇树科技公开机器人无人工厂，智元机器人展示了多行业部署案例。同时，算力、数据、场景等基础能力建设成为新热点——地瓜机器人推出旭日S600算力平台，无问智科则亮出业界首个世界模型驱动的数据基座平台。

  从机器人本体，到模型算法，再到数据基础设施，具身智能产业正在由单点技术突破迈向全链条协同发展。然而，高速发展之下，一个共性问题被反复提及：高质量数据供给不足，正严重制约具身智能规模化落地。

  “数据荒漠”待解 虚实融合成为行业重要方向

  在WAIC大会现场，企业无问智科的展台前，一场对比演示吸引了大量专业观众驻足。

  实验选取篮子收纳与物品分拣两项行业典型任务，将UMI数据与PiperX公开数据集进行对比。结果显示，相较于仅采用开源100万帧数据集训练的模型，额外增加200万帧UMI数据进行训练后，模型表现显著优化：篮子收纳任务成功率提升约15%，物品分拣任务中抓取成功率提升4%，分类成功率提升50%。

  这一演示的背后，是行业对破解“数据荒漠”的强烈渴求。国金证券研报指出，训练具备实际应用能力的具身智能模型，至少需要1000万小时多模态交互数据，而当前全球数据量尚不足需求的5%。以人形机器人为代表的物理AI，“数据是具身智能最大的卡点和瓶颈”。

  当前，数据供给形成两条技术路线：依托仿真生成以压缩成本，或坚守真实场景以保障质量。然而，如何在真实性、规模化与成本之间取得平衡，已成为行业亟待破解的“不可能三角”。

  无问智科此次展示的“无垠”物理AI数据基座平台，正是对这一问题的直接回应。

  依托“无垠”平台，无问智科采用“Real2Sim2Real”全链路闭环方案，以大规模无感采集夯实真实数据源头，以超大规模生成式仿真突破规模瓶颈，让Scaling Law在物理世界中真正生效。无问智科以世界模型X数据工厂X世界模拟器三位一体技术架构， 构建“采集世界—生成世界—模拟世界”完整闭环的数据基座，逐层破解具身智能在数据获取、模型训练、测评迭代与场景泛化中的核心痛点问题，加速具身智能技术迭代和场景落地。

  创始人刘盛翔表示：“无问智科旨在打造世界模型驱动的无垠数据基座平台，通过虚实融合的数据供给闭环，构建起真实世界与仿真世界双飞轮驱动的世界模拟器，为行业提供可持续进化的数据基础设施。”

  政策与市场形成合力，产业迈向规模化发展新阶段

  近年来，具身智能产业持续升温。

  国务院发展研究中心发布的《中国发展报告2025》显示，中国具身智能产业市场规模有望在2030年达到4000亿元、在2035年突破万亿元，并带动智能制造、现代服务业等多个领域形成新的增长空间。

  与此同时，国家持续完善具身智能产业顶层设计。

  从工信部2023年发布的《人形机器人创新发展指导意见》，到2025年“具身智能”首次写入政府工作报告，再到“十五五”规划建议将其纳入重点发展的未来产业，政策支持力度不断加大。

  政策持续发力的同时，资本市场也保持较高活跃度，资金持续流向机器人本体、核心零部件、数据基础设施、具身模型等关键环节。2026年上半年，具身智能赛道的融资规模已经达到935亿元，同比增长约5倍。

  纵观本届WAIC，一个鲜明变化值得关注：产业竞争正从本体性能与单项技术突破，转向数据、算力、算法、本体与应用场景协同发展的系统竞争。数据基础设施作为连接训练、应用与生态的纽带，价值日益凸显。随着数据采集体系完善、开放生态形成及关键技术成熟，具身智能正加快融入实体经济，为培育新质生产力、推动高质量发展注入新动能。