明道配资平台 昆仑之数亮相2026具身智能大会：用“数据石油”炼就人形机器人“进化燃料”

本文转自【河北青年报】；

被视为人形机器人规模化商用关键分水岭的2026年，正在见证一场从“概念验证”到“真刀真枪”的产业跃迁。8月12日至14日，第四届中国具身智能机器人产业大会在上海新国际博览中心盛大召开。本届大会汇聚了一线具身智能公司、顶尖科研机构、领军企业与行业专家，围绕“感知-决策-行动”全链条，设置多场主题论坛，直面从实验室到真实场景的“最后一公里”挑战，共同探讨具身智能技术的前沿突破与商业化路径。

在这场行业盛会中，国际数据管理协会（DAMA）大中华区副主席、昆仑之数（Coludata）创始人黄万忠先生应邀出席，并发表了题为《从“碳基劳工”到“硅基伙伴”：如何用“数据石油”炼就人形机器人的“进化燃料”》的主题演讲，引发了与会嘉宾的强烈共鸣与深度讨论。

一、核心论点：下半场的胜负手，不在关节，在灵魂

演讲伊始，黄万忠便抛出了一个直击行业痛点的核心问题：“当前人形机器人能走会跑，为何仍难以走进真正的生产线、养老院和家庭？”

他进一步拆解了这一困境的表象：能走不等于能干活，能跑不等于能协作，能摆pose不等于能服务。机器人虽然在实验室环境中展现出令人惊叹的运动能力，但一旦进入真实的生产线、养老院或家庭场景，面对复杂多变的环境和非结构化的任务需求，其表现往往大打折扣。

对此，黄万忠给出了犀利的判断：“我们可能误判了竞争焦点。下半场的胜负手，不在于‘更灵活的关节’，而在于‘更懂业务的灵魂’。这个灵魂，由数据铸就。”

这一观点直击当前行业“重硬件、轻数据”的普遍误区。黄万忠指出，过去几年，行业过度聚焦于关节自由度、扭矩密度、运动控制等硬件指标的军备竞赛，却忽视了决定机器人能否真正“理解场景、服务业务”的核心要素——高质量、高覆盖、高闭环的行业数据。没有数据的滋养，机器人永远只是一具精致的“空壳”，无法成为真正懂业务、能协作的“硅基伙伴”。

二、范式重构：数据成为第四生产要素

黄万忠从更宏观的视角阐述了数据在具身智能时代的战略地位。他指出，从农业时代的土地、工业时代的劳动力、信息时代的资本，到AI时代，数据已成为第四生产要素，也是最具倍增效应的核心资源。

“数据技术并非具身智能的‘辅助工具’，而是贯穿其从自动化到生物意识全过程的核心基础设施。”黄万忠强调，当前数据技术在具身智能行业的应用仍处于“浅水区”——数据生产手工作坊化、数据孤岛严重、工具链不成熟、记忆机制缺失。这既是行业痛点，更是巨大的战略机遇。

他系统性地提出了容易被行业忽视的五大数据能力：

第一，数据治理与资产化。 将机器人采集的海量、多模态、非结构化的原始交互数据，转化为标准化、可检索、可版本化管理的核心资产，是实现经验沉淀与复用的基础。

第二，数据驱动的仿真与优化。 通过真实数据校准仿真环境，并利用仿真技术低成本生成海量训练数据，系统化缩小“仿真-现实”鸿沟。

第三，数据安全与隐私合规。 在金融、医疗、公共服务等高端场景，数据安全是产品进入核心领域的“准入门票”。

第四，数据价值运营。 数据需能度量、能定价、能驱动业务决策，这指向了商业模式从“卖硬件”到“运营智能资产”的跃迁。

第五，数据标准化与互操作性。 跨本体、跨场景的数据互通，是实现智能“数字永生”与规模化复制的前提。

三、创新提出“昆仑金字塔”：五阶段炼就“进化燃料”

基于数据管理与具身智能两大行业的深度融合，黄万忠在本次大会上创新提出了“昆仑金字塔”概念，系统阐释了人形机器人“进化燃料”的五阶段炼就路径。

这一金字塔模型从底层到顶层依次为：原始数据采集层、数据清洗与标注层、数据融合与对齐层、模型训练与验证层、场景闭环与迭代层。每一层都对应着具体的技术方案和能力要求，形成了从“原油”到“精炼燃料”再到“引擎驱动”的完整链路。

黄万忠特别介绍了昆仑之数自主研发的 Coludata RVR（Real-Virtual-Real）具身数据训练管理平台。该平台通过“真实数据驱动虚拟生成、训练效果优化生成策略”的动态闭环，实现了三大突破：

数据效率最大化：从10%虚拟比例起步，随着模型成熟逐步提升至70%，将真实数据采集成本降低60%以上；

模型泛化能力跃升：定向生成的长尾数据使模型在未见场景下的任务成功率提升40%以上；

数据资产持续增值：训练过程中产生的高质量数据与模型成为可复用的资产，形成“一次生成、多次复用、持续优化”的资产增值飞轮。

四、展会现场：三款人形机器人引爆全场

演讲之外，昆仑之数在本次展会上的展区同样成为全场焦点。昆仑之数携三款人形机器人、两款四足机器狗亮相展位N3-3A086，展位位于云深处对面，这一精心选择的位置吸引了大量专业观众驻足参观。

展会现场，昆仑之数特别设置了泡茶机器人演示环节，成为展区的一大亮点。机器人流畅完成取杯、注水、冲泡、奉茶等一系列精细动作，展现了其在复杂任务执行与环境适应方面的卓越能力。众多观众排队体验，纷纷拍照记录并与技术人员深入交流。

“泡茶看似简单，实则对机器人的视觉识别、力觉控制、路径规划和任务编排能力提出了极高要求。”现场技术人员介绍道，“这一场景的成功演示，验证了我们数据驱动技术路线的可行性与领先性。”

与此同时，两款机器狗的表演同样引人注目。点足机器狗展示了高难度仿生步态，在模拟崎岖地形上灵活行走、跳跃、攀爬，动作流畅自然，展现出卓越的平衡能力与地形适应性；轮式机器狗则在平坦地面上高速移动、灵活转向，并完成了精准的定点停靠与货物携带演示，凸显了其在物流配送、园区巡逻等场景中的实用潜力。

两款机器狗的精彩表演吸引了大量海内外观众驻足观看，不少来自欧美、东南亚、中东的行业买家主动上前询问技术参数与合作可能，现场交流气氛热烈。一位来自德国的采购商表示：“这是我见过的最具实用潜力的机器狗之一，尤其是在人机协同设计上非常有想法。”

五、核心理念：Robot for Process，做人类的智能助手

黄万忠在演讲和采访中反复强调，昆仑之数不做宏大叙事，不追求“全能型”通用机器人，而是坚定地聚焦垂直业务场景，做人类的智能助手。

昆仑之数的核心理念是 “Robot for Process”——即为业务流程改进而服务。公司凭借“人机协同”及增进的“人机共生”技术内核，让机器人在企业服务与家庭生活等场景中发挥真实价值。

“我们的目标不是替代人，而是扩展人的能力边界。”黄万忠表示，“通过数据驱动，我们让机器人从执行指令的‘自动化工具’，进化为应对复杂现实的‘自主化伙伴’。”

六、未来展望：数据飞轮驱动产业跃迁

展望未来，黄万忠描绘了一幅由数据飞轮驱动的产业图景：每台部署到场景中的机器人都是一个数据采集终端，场景越多，数据越丰富；数据越丰富，模型越通用；模型越通用，飞轮转动越快。这一数据网络效应，将是比规模效应更深的护城河。

“蛰伏两年，我们炼的不是更灵活的关节，而是更懂业务的灵魂。”黄万忠在演讲结尾说道，“昆仑之数将以数据为基石，以场景为战场，推动具身智能从‘卖硬件’到‘运营智能资产’的价值跃迁，真正让AI改变生活。”

【广告】声明：该文章系转载，旨在为读者提供更多新闻资讯。所涉内容不构成投资、消费建议，仅供读者参考。

简配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。