瑞银网配资具身智能竞赛转向“基建”，深圳帕西尼投产大型数据工厂

当行业目光仍聚焦于机器人本体的精巧设计与算法模型的迭代时瑞银网配资，一场关于基建的布局竞赛已悄然展开。

6月25日，南都湾财社记者从深圳帕西尼感知科技（下称“帕西尼”）方面获悉，其主导建设的具身智能超级数据工厂（Super EID Factory）已正式投入运营。据了解，这座数据工厂物理空间近12000平方米，预计每年可生产近2亿条包含丰富维度的高质量训练数据。

帕西尼方面表示，建厂的核心目标是为当前具身智能产业提供大规模、高质量的多模态训练数据，尤其是解决稀缺的触觉模态数据供给不足的问题。这一瓶颈普遍被认为是限制机器人习得复杂技能、提升泛化能力、走向更广泛应用场景的关键制约因素。

为破解这一难题，该工厂采用了一套“无本体依赖”的数据采集系统，通过部署150个标准化的采集单元，直接捕捉人类在真实场景中完成复杂任务时的手部动作姿态、空间轨迹和力学交互信息。这一方式在理论上能够显著降低数据生产的成本，并摆脱特定机器人构型的限制瑞银网配资，使产出的数据具备更广泛的通用性。

在此基础上，该工厂通过其自研的“多模态神经织网技术（Neural Mesh）”，将高精度的触觉数据与视觉、关节角度、语音等信息进行同步融合，形成丰富的高维数据流。同时，借助“体感重定向系统（Soma Redirect）”，这些采集自人类的数据能够被有效适配和“重定向”至不同结构、不同型号的机器人本体上，旨在解决长期困扰行业的模型跨本体泛化难题，让模型训练的成果能在更广泛的硬件上得到应用。

事实上，为解决数据这一根本性问题，具身智能全行业正呈现出多元化的基础设施建设路径。帕西尼的“第三方数据服务工厂”模式是其中之一，但并非孤例。

以上海的智元机器人为例，其正采取一种“自建自用”的垂直整合策略。该公司在推进临港量产工厂建设的同时，也在张江建立了大规模的数据采集中心瑞银网配资，通过上百台机器人进行7x24小时不间断的数据生产与模型训练，旨在形成软硬件一体、数据闭环的快速迭代优势。

与企业级的“自建”模式相对应，一种“生态共建”的平台化思路也在国内两大科创高地——北京和粤港澳大湾区兴起。

在北京，由政府和多家龙头企业联合组建的具身智能机器人创新中心，其核心任务之一便是建设“人工智能公共算力平台”和行业数据集，为区域内的企业提供基础资源支持。在华南，广东省具身智能机器人创新中心同样致力于整合高校与产业链资源，建立共享的数据采集与管理机制，降低创新门槛，培育产业生态。

这三种模式——第三方专业服务、头部企业垂直整合、区域性公共平台——共同构成了当前中国具身智能产业在数据基础设施层面的探索图景。它们分别满足了不同发展阶段、不同技术路线的企业的需求，也从侧面印证了数据作为核心生产资料的战略价值已成为行业共识。

不过，许多企业的战略意图远远不止于成为一家“数据供应商”。以帕西尼为例，据介绍，其工厂产出的数据将用于构建其“全模态数据集（OmniSharing DB）”，并与自研大模型形成“数据喂养模型、模型指导采集”的增长飞轮。其最终目标，是构建一个能够深刻理解物理世界规律的“世界模型”，并计划将工厂的数据能力向全球产业生态开放。

总体来看，无论是哪种模式，具身智能数据工厂的相继涌现，都是行业从理论走向实践、从原型走向产品的关键信号。这也意味着产业竞争的维度正在深化，不再仅是算法或硬件的单点比拼，而是涵盖数据生产、模型训练、垂直整合能力的体系化竞争。

采写：南都湾财社记者严兆鑫瑞银网配资

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