数据是石油，但也得提炼

本文是清科灵境创始人杨子江教授，在星海图2026具身智能全球开发者大会，“从数据到智能，跃迁的下一程”产业CEO圆桌上的观点分享：

1.数据是具身智能时代的石油

这个类比很形象，但只体现了数据对具身智能的重要性，却忽略了数据的复杂性。

石油的开采、提纯、炼制过程非常复杂，需要经过各种加工才能变成汽油、柴油等产品。同样，具身智能数据的采集和处理，最终形成数据产品也是非常复杂的过程。

真正的挑战不仅是采集数据，更是如何完成数据的采集、筛选、标注和流通。如何获得三维的多模态的数据，高效地提取并加工成有用的数据，这也是需要不断积累的过程。

在能源领域，和石油相关的公司，基本都是跨国大公司，创造能源，源源不断输送向各行各业。在具身智能行业，是否也会形成巨无霸数据石油公司，向具身场景源源不断输送数据？

2.具身智能泛化性受限本质上是缺数据

目前具身智能的训练数据，在质和量上，都还远远不能满足需求。

确切的说，真机数采的数据质量最高，但是成本居高不下。清科灵境独创的硬件设备和数据工具链，可以极大降低真机数采的成本。

同时，仿真数据的成本低廉，但是质量不足，清科灵境依托自动驾驶仿真技术积累，Sim-2-Real上有独特的优势，已经能够训练机器人大脑独立完成长程任务。

3.具身智能需要native的操作系统（中间件）

大家都在拼“大脑”（大模型）和“本体”（硬件），却忽视了另一个致命的结构性缺陷——机器人操作系统（中间件）严重落后。

当前行业标准ROS2存在严重“数据交通堵塞”，就像文件在各部门间反复打印流转。这对于需要毫秒级响应的具身智能场景下，是绝对不能容忍的，成了木桶的最短板。

清科灵境携手华为昇腾，推动具身智能native操作系统DORA在国产算力生态的落地，正在将这个短板逐步补上。

关于清科灵境：

清科灵境从汽车自动驾驶数据合成一路走来，在细分领域做到了行业领头羊。随着二维世界的自动驾驶向三维世界的具身智能时代转变，清科灵境的战略也随之升维，以自身“真实+仿真”数据优势为基础，推出高带宽低延时的机器人native操作系统底座，基于世界模型WAM的机器人本体，已经在科研等垂域场景中开始真实落地。