7月17日，以“智能伙伴 共创未来”为主题的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海世博、张江、西岸三地盛大启幕。
作为全球AI全产业的风向标，本届大会传递出明确的信号：具身智能的产业叙事，已从早年间比拼参数与运动控制的“军备竞赛”，全面转向真实场景部署与数据工程化落地的“深水区”。
在此产业共识下，聚焦“产业化攻坚”的具身智能前沿趋势论坛成为焦点，星源智创始人兼CEO刘东受邀出席并与产业代表展开讨论。在“真机数据赋能基础模型训练”圆桌上，他直击数据碎片化痛点，围绕跨本体数据治理、基础设施建设及下一代具身模型核心能力输出给出了关键判断，为破解落地“最后一公里”难题提供了极具前瞻性的解题思路。
跨本体数据不可 “混着训”
统一标准优先于规模
展会现场，一场“真机数据竞赛”正如火如荼。在“真机数据竞赛”的繁荣表象背后，潜伏着制约全行业的核心矛盾：海量真机数据存量充足，但跨设备、跨厂商的数据无法互通复用，严重拖慢通用具身模型迭代速度。
在圆桌对话中，刘东抛出了令行业警醒的颠覆性判断：具身智能的数据问题首先不是规模而是标准。
这一洞见源自智源研究院2024年开始承接的“国家具身智能训练场”的实战复盘：尽管团队采购了20余个品牌机器人本体，累计采集20万条真机交互数据用于VLA基础模型训练，但直接混用不同厂商原始数据的结果，却是模型泛化能力远不及预期。
其根源在于不同本体厂商的数据格式、采集方式和标注体系上存在严重的“异构割裂”，这种天然的“数据孤岛”导致原始素材无法互通互用。
为此，星源智通过自建一体化数据采集处理平台，对采集视角、关节信息、数据落盘和标注体系全链路数采规范进行统一，才成功打通了跨本体数据训练的技术壁垒。
刘东强调，未来跨本体通用模型的发展，首先需要建立统一的数据采集和处理标准，而不是简单扩大数据规模。
纵观当前具身智能产业，标准化真机数据的供给体系尚处空白。对此，行业正趋向于一个核心共识——即通过“两步走”的战略节奏，来填补真机数据基础设施的真空：
第一步，模型企业自建数百席位级中型数据工厂，打通数据采集、清洗、标注、模型适配全链路，输出统一标准化 SOP；
第二步，在数据标准体系成熟后，联动具备大规模人力、多元场景资源的外部合作方进行真机规模化数据采集，并统一回流模型企业自有数据工厂完成标准化处理与模型训练。
他进一步补充，由于数据类型、采集方式、数据标注与清洗与模型架构高度相关，第三方数据服务商难以弥合数据特征与模型输入之间的兼容性鸿沟，这种供需错位，或将成为卡住通用具身大模型快速迭代的“咽喉”。
可以预见，构建“标准化数据工厂”，不仅是补齐短板，更是定义下一阶段产业竞争格局的核心基建。
具身模型尚无最优范式
预测、端侧部署、持续进化
面对业界热议的 VLA 与世界模型路线之争，刘东在论坛上给出了冷静而务实的判断：具身智能模型正处于模型范式快速演进阶段，无论是VLA还是世界模型，都还没有形成最终答案。
VLA在标准化单任务场景下表现稳健，一旦进入动态环境，其实时泛化与自适应能力便显露出明显短板；同时，它高度依赖特定机器人本体的专属采集数据，面临难以跨本体复用的数据壁垒。
另一边，世界模型也走到了岔路口：一条是以视频生成大模型为底座，隐式学习动作表征；另一条则是直接显式推演物理世界的状态演变。
两条技术路线虽各有千秋，但产业端至今尚未跑出收敛的主流范式。
面向产业化落地的核心挑战，刘东也给出了精准研判：真正具备产业价值的具身模型至少需要具备三项核心能力。
其一，能够预测动作对真实物理世界产生的影响精准预判物理环境影响，并根据反馈实时调整动作；其二，能够在机器人端侧实时运行，而不是依赖云端大算力；其三，能够基于真实交互和失败经验持续学习，不断提升任务成功率。
锚定该技术路径，星源智正加速“交互式世界模型、RoboBrain Pro具身大脑与轻量化端侧算力平台”的三位一体协同演进，希望让机器人不仅能够理解世界，更能够在真实交互过程中不断学习、自主进化，并适应不同机器人本体，实现灵活部署。
目前，作为具身智能技术底座，星源智RoboBrain Pro具身大脑已渗透超70%主流机器人本体企业，智元机器人、极智嘉、乐聚等头部企业均已将这一技术体系纳入产品版图。
在与中力股份联合打造的具身装卸解决方案中，无人叉车作业效率可追平人工，双车协同装卸调度迈入“分钟级”；十米级高位机器人“擎天柱”替代了高危人工作业，还将原本需要多设备协同完成的仓储拣选流程整合为单机器人自主完成，进一步验证了具身智能在真实工业场景中的商业价值。
写在后面：技术价值
仍需通过真实场景验证
纵观本届WAIC，具身智能的产业风向已清晰转舵：从“百机大战”的本体狂欢，深潜至“数据决定上限”的工程化深水区。
刘东的研判直击行业痛点——在通往物理世界AGI的征途上，缺失了标准化治理的“数据量”，不过是堆砌的“数字废墟”；唯有构建起跨本体、可复用的数据基建，才能打破异构孤岛，重塑模型进化的通途。星源智以“三位一体”架构实现的商业化闭环，不仅验证了这一路径的可行性，更为行业树立了从“技术验证”迈向“真机实干”的标杆。
可以预见，当“统一标准数据工厂”成为产业新基建，具身智能才算是真正跨过了落地的最后一道门槛，开启了物理AI的新篇章。
