国家机器人检测与评定中心联合推进“真实+仿真”评测体系建设

国家机器人检测与评定中心正联合推进“真实+仿真”评测体系建设，旨在统一机器人领域的数据标准。

当前，机器人产业正从技术探索转向商业落地，但数据缺口成为关键制约。数据显示，国内真实物理交互场景合规数据仅50万小时，而机器人商业化落地需要数千万小时数据，缺口极大。同时，不同团队采集口径、标注格式互不兼容，形成“数据孤岛”，数据资产难以跨项目复用。

围绕数据标准的统一，业内正在进行诸多尝试。国家机器人检测与评定中心联合推进的“真实+仿真”评测体系建设，正是其中的重要探索。通过将真实场景与仿真环境相结合，该体系旨在推动形成统一的数据格式和标注规范，使数据资产实现跨设备、跨任务、跨模型复用，减少重复采集和格式转换成本。

我国在应用场景方面具备结构性优势。2026年上半年，人形机器人出货量已超4万台，全球占比升至97%；截至6月底，全国建成启用超70家具身智能训练场，其中含工业制造场景的训练场占比86%。这些训练场正让数据采集从实验室转向真实场景。不过，真实场景数据还需经过清洗、标注、重建，才能转化为高质量训练素材，数据标准建设、流通机制及产学研协同效率仍是关键。