近日，工業和信息化部人形機器人與具身智慧標準化技術委員會（簡稱MIIT/TC8）在浙江紹興舉行2026年度全體會議暨“標準周”活動。活動期間，作為數據標準工作組（簡稱WG7）組長單位的四維圖新，牽頭組織召開WG7數據標準工作組專題研討會。會上，來自有關部委以及産學研用各界專家代表200余人，圍繞人形機器人與具身智慧數據標準體系建設、重點標準規劃及産業協同機制等議題展開深入交流，有效凝聚行業共識，為後續WG7工作組標準化研製與落地推進築牢産業根基。

　　MIIT/TC8秘書處發展規劃部負責人殷成欣現場傳達秘書處工作規劃。他表示，數據標準化是當前人形機器人與具身智慧産業健康高速發展的剛需。WG7數據工作組是TC8重要的組成部分，秘書處高度重視WG7工作組籌備和建設工作，也相信WG7數據組的成立必將有利於推動人形機器人與具身智慧標準體系的建設和發展。他同時呼籲更多産業上下游企業積極參與數據標準研製工作，合力形成可落地的産業共識。

MIIT/TC8秘書處發展規劃部負責人殷成欣

　　“讓中國數據標準走向世界”

　　四維圖新高級副總裁、CMO兼董秘孟慶昕在開場致辭中表示，人形機器人與具身智慧産業已經走到量産與實幹的關鍵拐點，必須解決高品質數據這一關鍵卡點，“數據只有流轉起來，才能成為資産。”

　　據孟慶昕介紹，目前，高品質真實物理交互數據儲備極低，比數量缺口更嚴峻的是標準之缺。WG7通過“三層七類”架構，遵循分類分級、安全合規、可用性、滾動修訂四項原則，按照“預研池—立項池—在研池—存量池”實施四池滾動管理，重點圍繞前瞻性、實用性、安全性和國際性四個方向發力。“WG7願與産業鏈一道，讓標準被企業真正用起來，讓中國數據標準走向世界。”

四維圖新高級副總裁、CMO兼董秘孟慶昕

　　凝聚共識 共話發展

　　四維圖新數據合規業務部總經理閆春利主持召開WG7專題研討會。來自自然資源部地圖技術審查中心、國家測繪産品品質檢驗測試中心，以及聯席組長單位帕西尼感知科技有限公司、清華大學智慧産業研究院、開普雲等的代表，與産學研用各界專家先後登臺，就多項數據標準和數據標準子體系框架進行了分享和研討。

四維圖新數據合規業務部總經理閆春利

　　由人形機器人（上海）有限公司牽頭編制的《人形機器人數據採集技術要求》（計劃號：2026-0576T-SJ）已在工信部成功立項。據公司標準化工程師王煜介紹，該標準從行業實際數據採集需求出發，規定了數據採集的對象、方式、基本要求、過程要求和品質控制要求，重點解決數據採集技術要求不明確、格式不統一、流程不規範等問題，促進數據的復用和流通。

四維圖新標準化工程師王煜介紹

　　浙江人形機器人創新中心有限公司總經理助理&操作演算法部及具身數據部負責人周忠祥，現場分享了《人形機器人自主運行數據採集通用要求》。該標準重點就工業製造、居家服務、商業服務、應急安全、醫療康復五類典型場景與對應最小必要數據集展開分享。他認為，數據品質要完整、準確、一致、可訪問、可追溯，並對鐳射雷達、IMU、力覺感測器等核心採集設備提出性能要求。希望通過這套規範，讓已經“跑起來”的機器人産生的作業數據，真正沉澱為可用資産。

浙江人形機器人創新中心有限公司總經理助理&操作演算法部及具身數據部負責人周忠祥

　　作為聯席組長單位代表，帕西尼高級研究員邵琳瞄準具身智慧數據落地的三個關鍵卡點，分享了三項標準，希望推動數據從單家企業資産向可流通、可共享的産業資産轉變。其中，《數據採集場景開發建設規範》將場景劃分為L1至L5五個等級，有效促進物理場景與倣真場景間的高效復用；《觸覺感知數據採集技術要求》直面因觸覺感測器原理各異而引發的數據維度、格式不相容難題，統一了數據採集、處理及全流程管理規範，確保觸覺數據具備可復現性和可復用性；《跨模態數據語義關聯標注規範》直面行業跨模態數據語義割裂、各企業具身數據互通不暢難題，創新搭建AI與人工協同標注雙機制，構建了統一語義標注字典，平衡規模化處理效率與標注精度，打破大模型訓練的跨模態信息壁壘。

　　國家測繪産品品質檢驗測試中心技術總師蔡艷輝帶來了《人形機器人與具身智慧時空場景數據集品質規範》。他認為，數據品質要求必須與場景挂接，即同一份數據有主場景、主應用、擴展應用，對應不同的完整性與一致性要求。數據産生之後，如何評估它的品質、遵循哪些要求，是把數據從“造出來”走向“用起來”的關鍵環節。“希望相關檢測單位、具身智慧企業、智駕演算法企業共同參與，提升標準的規範性和可靠性。”蔡艷輝表示。

國家測繪産品品質檢驗測試中心技術總師蔡艷輝

　　來自優必選具身智慧與人形機器人研究院的標準化工程師張天宇分享了《人形機器人與具身智慧元數據規範》。他表示，元數據是描述數據的數據，但目前不同企業、不同感測器、不同任務場景的字段描述完全不一致。為此，優必選建立縱向分層、橫向貫穿的元數據模型，即數據集—任務集—記錄集—模態集—字段逐級定義，目標是讓元數據真正成為數據從採集到交付全流程的“通用語言”。

優必選具身智慧與人形機器人研究院的標準化工程師張天宇

　　北京智在無界科技有限公司運營總監宋永禛認為，判斷通用基模好不好，不必看榜單排名，要看有沒有實際的客戶交付和回款。他現場分享了一組數據：目前通用具身基模行業數據總量在80萬小時以內，整體水準相當於“兩三歲孩子的大腦”，遠未達到通用基模的泛化標準。為此，智在無界以《人形機器人與具身智慧視覺感知數據採集技術要求》為抓手，堅定選擇EGO數據，即第一人稱視角的人類視頻作為海量基座數據，解決數據格式不統一、標準規範參差不齊、工具鏈碎片化、視覺採集設備品質差且産能不足、安全與傳輸的制度性空白等行業五大痛點。

北京智在無界科技有限公司運營總監宋永禛

　　國家機器人品質檢驗檢測中心（重慶）高級演算法工程師王振宇從“情感交互”和數據倫理兩個角度切入，分享了“陪伴型機器人的數據邊界”這項極具商業潛力的研究話題。他認為，陪伴型機器人情緒識別、用戶畫像、長期記憶、個性交互、模型訓練五類關鍵數據帶來了對象邊界、採集邊界、長期記憶治理等全新命題。擬申請的《人形機器人與具身智慧情感交互數據分類分級與安全保護要求》，關注的正是當機器人能夠聽見、看見並且理解用戶之後，從情感、特殊群體、用戶退出、訓練數據、安全評估、全生命週期責任等六大邊界構建工程化閉環，著力構建數據安全可控的工程化閉環。

國家機器人品質檢驗檢測中心（重慶）高級演算法工程師王振宇

　　由武漢大學測繪遙感信息工程全國重點實驗室李必軍教授牽頭擬定的《人形機器人與具身智慧多模態數據格式規範》，重點規定了多模態數據的存儲、組織、時間對齊過程中的格式要求，並以應用需求為牽引、數據格式為主線、時空對齊和空間關聯為重點等六個方面作為編制原則。據現場出席會議的團隊副研究員郭圓彙報介紹，該項標準為人形機器人和具身智慧體系的數據採集、存儲交換和訓練提供統一了數據組織規則，可以更好解決多模態數據格式不統一、時空不同步等問題。

　　清華大學智慧綠色車輛與交通全國重點實驗室首席研究員曹東璞教授牽頭擬定的《人形機器人與具身智慧人機交互數據安全處理指南》，彌補了具身智慧人機交互數據在標準上的國內外空白。據該團隊助理研究員武瑞一現場彙報介紹，該標準通過感知—理解—決策—執行—反饋—學習—迭代七大鏈路，以及原始/派生兩類數據，構建數據模態、交互鏈路、描述對象的三維體系，重點聚焦隱私安全、保密安全兩個核心目標。

　　作為我國地理信息安全內容審查、監管和相關研究的權威單位，由自然資源部地圖技術審查中心陳會仙處長牽頭擬定的《人形機器人與具身智慧時空數據安全處理基本要求與試驗方法》，重點針對人形機器人部署後採集地理信息這一高風險場景，以及數據共享缺乏標準指引的現狀做出標準規定。中心高級工程師梁宇表示，該標準借鑒智慧網聯汽車成熟經驗，將風險關口前移到産品設計階段，引入坐標偏轉、數據脫敏、電子圍欄等成熟技術，覆蓋軌跡、點雲、影像、慣導、構圖五類時空數據，從收集、存儲、傳輸三個環節制定標準，統籌發展與安全，力爭參與乃至主導相關國際標準的制定。

自然資源部地圖技術審查中心高級工程師梁宇

　　來自四維圖新的標準專家朱大偉帶來了《人形機器人與具身智慧作業環境隱私保護基本要求》。他結合業務實踐談到，人形機器人一旦走進工廠、研發中心、會議室，企業隱私和研發機密，乃至國家秘密都可能成為它掃描上傳的“風景”，信任成本將遠超數據價值本身。因此，標準提出合法正當、最小必要、默認保護、端側優先四條原則，覆蓋運行環境、機器人本體、雲平臺、管理者等四個相關方，通過場景識別、分類分級、技術保護、管理控制、檢測驗證五個維度構成完整的標準框架。“不立住企業隱私保護的底線，用戶的信任度將成為規模化應用的掣肘；不劃清“可以看得見”與“必須看不見”的邊界，機器人就很難進入核心場景。”朱大偉表示。

四維圖新的標準專家朱大偉

　　WG7聯席組長、帕西尼感知科技有限公司技術研究院總監于雋雅在會上介紹，作為國內現階段唯一具備具身數據出境合規資質的企業，帕西尼全鏈路數據技術成果已完成工程驗證，實現數據資産化交易落地。她圍繞數據基座共性、採集標準、構建規範、流通安全四大核心模組，發佈九項標準預研清單，並誠摯邀請産業鏈各方攜手參與WG7標準體系共建，推動具身智慧領域技術標準化與産業化協同發展、同頻共振。

　　以標準為錨 奔赴新征程

　　本次研討會形成多項共識：人形機器人與具身智慧數據標準化建設是一項需要長期投入的系統工程，單一企業難以支撐龐大的高品質數據門檻，也難以獨自構建從採集、場景到合規的完整鏈條，開源共建、協同共治是産業發展的必由之路。同時，與會嘉賓一致認為，人形機器人與具身智慧産業要以標準為引領，加快推動標準成果從預研階段走向産線、從國內走向國際，讓數據真正成為可流通、可共享的産業資産，讓中國數據標準成為全球具身智慧産業的關鍵支撐。

研討會現場

　　目前，WG7已經出臺覆蓋21個方向、35項的標準清單。接下來，WG7將在MIIT/TC8統一指導下，按照“2026年完成體系搭建，2027年推動重點標準發佈”的總體規劃，推動重點領域標準基本覆蓋。WG7願與産業鏈一道，將人形機器人與具身智慧産業加快打造為現代化産業體系的新引擎、數據要素市場化改革的新戰場、新質生産力培育的新高地，為我國實現高水準科技自立自強貢獻標準力量。（資料來源：四維圖新）