2026年6月18日，工业和信息化部科技司发布标准公示文件，面向社会各界公开征求《人形机器人 训练数据管理要求》行业标准（以下简称人形机器人数据管理标准）报批意见。
该标准由工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会牵头提出并归口管理，将为人形机器人行业搭建统一技术标尺，统筹规范训练数据全流程管理，兼顾数据治理的规范性、安全性与经济性，助力人形机器人前沿技术实现规模化落地应用。
本次标准意见征集公示截止时间为2026年7月18日。相关单位及社会公众可登录工业和信息化标准信息服务平台（https://std.miit.gov.cn）提交修改建议。
直面行业数据治理痛点，构建数据全生命周期管控体系
当前，人形机器人产业技术迭代提速，训练数据体量呈指数级扩张，数据质量、安全管控、管理体系完善度直接决定机器人运行可靠性，同时关联各类场景应用的潜在安全风险。
在产业发展的过程中，行业数据治理短板逐步凸显：各企业训练数据格式不统一，数据标注水准参差不齐，生物信息、环境感知数据存在隐私泄露隐患；无序的数据管理模式进一步推高研发训练成本，不同厂商数据集跨平台兼容难度大，还易引发算法偏差、数据外泄等多重安全问题。
针对上述产业痛点，人形机器人数据管理标准依托大量行业实地调研与多轮技术验证，构建起覆盖训练数据采集、处理、存储、传输、使用、流通直至销毁的全生命周期管理体系，精准补齐当前数据治理领域存在的技术盲区与管理漏洞。
在各环节细分管控规则上，人形机器人数据管理标准作出细致、明确的约束要求。数据采集维度，对采集方案规划、现场配套设备、全过程监测事项、原始数据质量划定统一标准；数据处理环节，明确数据预处理、标准化标注的操作规范；在数据存储管理方面，该标准提出建立分级管控机制，细化容量规划、资源分配、定期维护、多副本冗余等细则，对核心重要数据实施升级管控。
人形机器人数据管理标准还提出分层存储方案，高频调用的训练数据集采用固态硬盘存储，归档冷数据存放于磁带库或分布式存储系统。
除此之外，人形机器人数据管理标准还规范数据传输的效率、质量指标与分级传输策略，对数据授权使用、全程监控、效果评估提出约束。在数据流通层面，人形机器人数据管理标准统一共享协议，建立全流程追溯机制；针对数据销毁，明确合规销毁方式、标准化操作流程，并要求永久留存销毁操作记录。
设立刚性质量与安全准则，守住产业发展合规底线
数据质量管控是标准的另一大核心板块。人形机器人数据管理标准提出搭建全行业统一的数据质量评价指标体系与标准化检测流程，消除不同来源、不同批次数据的评价壁垒，完整评价维度详见标准附录A。
人形机器人数据管理标准还划定了硬性标注指标，数据集标注准确率不得低于95%；同步建立多层级数据内容验证机制，从真实性核查、异常数据筛查、逻辑关系校验多维度把关，确保数据贴合现实物理规则、作业流程与动作逻辑。
安全合规要求贯穿标准全部条款，围绕通用基础安全、数据采集安全、标注安全、存储安全、传输安全、交付安全六大维度建立完整安全防护框架，全方位规避隐私泄露、数据篡改、算法偏见等各类风险。
该标准正式实施后，将为人形机器人数据行业提供可落地、可复用的数据管理准则。
其一，统一的数据标准能够打破企业间数据孤岛，提升数据集跨平台、跨主体复用能力，有效降低行业数据采集、标注、运维综合成本；
其二，标准化的数据质量与核验机制可减少算法偏差问题，持续提升人形机器人感知、运动、交互性能，优化产品运行稳定性；
其三，全生命周期安全管控体系将严密防范人机交互场景下个人生物信息、环境敏感数据泄露风险，化解产业规模化应用过程中的各类安全隐患；
其四，大幅降低中小企业数据治理门槛，减少企业自主搭建管理体系的研发投入，加速人形机器人在工业、民生服务等场景商业化普及。
