四维图新受邀出席帕西尼全球具身生态之夜共话高质量数据助推产业发展路径

2026世界机器人大会开幕当天，由帕西尼人工智能科技股份有限公司(简称帕西尼)主办的2026全球具身生态之夜(GEEN 2026)在北京举行。期间，四维图新CEO程鹏受邀出席“感知、数据、模型、应用的具身闭环之路”技术圆桌，与多位产业链嘉宾围绕具身智能从感知物理世界、沉淀有效数据，到模型持续学习、进入真实场景的完整链路展开深入探讨，并向业界传递出明确观点:高质量数据是具身智能规模化发展的基石。

产业迈入体系化建设新阶段

具身数据的价值不能只看数量，真正稀缺的是包含动作、反馈、错误与纠正过程的真实交互数据——机器人需要的不只是“正确答案”，也需要自己的“错题本”。

程鹏针对相关产业演进过程中数据治理的关键作用做出建议:相比模型能力的快速突破，数据质量不齐、数据治理缺失已成为制约产业规模化发展的关键因素。他以智能车、大语言模型的发展路径为参照，直指不同模态数据之间的核心痛点，即时间、空间的归一。“只有打通众多真实场景下的数据闭环通路，才能把任务与各模态数据有效组织起来，机器人才能像智能车与大语言模型一样实现高速迭代。”

以数据标准体系助推产业规模化发展

围绕“具身智能数据资产”这项备受产业关注的命题，程鹏认为建立统一、开放、动态可持续的数据标准体系，对于提升行业协同效率、降低创新成本、促进规模化应用具有重要意义。他结合四维图新在智能网联汽车领域已跑通的“采集-脱敏-托管”全链路数据合规实践提出两个观点:其一，数据内容要完备，能够持续支持下游应用的发展；第二，数据可被量化评估与交易，通过数据标准、平台与专用模型，实现自动化溯源、质量评估、价值估算、知识产权保护、安全合规与高效交互。

在谈及“数据飞轮”在商业化落地中最先形成的路径时，程鹏给出明确判断:可控性强、技术收敛更快的特种、工业等垂域场景或将先于通用领域，特别是叠加高频使用前提后，工业领域有望率先形成数据飞轮。

产业协同 共创广阔未来

围绕产业化落地，具身智能要真正走出实验室，当前需要跨越的门槛不只是模型能力，也包括数据标准、采集体系与更高效的模型架构，这些要素都将共同影响这一过程的推进效率。

四维图新将积极联合众多技术与生态合作伙伴，持续完善数据全生命周期标准体系建设，不断推进全链路AI能力向人形机器人、工业机械臂、无人车、四足机器人等更多场景系统性平移的工作，助力中国人形机器人与具身智能产业继续高质量发展。

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