问题——高质量数据不足制约具身智能规模化发展。当前，机器人要实现从简单动作到复杂操作的跨越，关键瓶颈在于训练数据不足和结构不完整。与以视觉为主的传统数据不同，实际生产中的抓取、装配、护理等任务需要触觉、力觉、位姿等多维信息协同。缺乏可复用、可迁移的多模态数据，导致模型学习效率低、泛化能力差，增加了落地成本，阻碍了产业从试点到规模应用的进程。
全模态数据采集工厂的建设不仅是技术突破，更是数字经济发展的重要实践。项目落地将弥补我国在具身智能领域的基础设施短板，为人工智能发展奠定基础。该实践表明，推动数字技术与实体经济融合，需要政府、企业、科研机构协同合作，共建良性产业生态。