聚焦2026具身智能数据产业链与新基础设施研究报告(2026.8)。核心判断一:具身智能不是大语言模型的简单延伸,而是从 Digital AI 向 Physical AI的跃迁:系统的输出从 token 变成 action,训练对象从文本转向“感知—动作—反馈”的时序闭环。本报告围绕“数据产业链 × 新基础设施”的主线,讨论具身智能为何必须从数据出发、世界模型等数据基础设施如何重塑行业竞争,以及中国赛道在融资升温背景下正在形成怎样的供给网络。● 核心判断三:数据并非越多越好,真正稀缺的是“可用数据”:可检索、可对齐、可压缩、可复现、可评测、可跨本体复用的数据,才会转化成模型能力。
聚焦2026具身智能数据产业链与新基础设施研究报告(2026.8)。核心判断一:具身智能不是大语言模型的简单延伸,而是从 Digital AI 向 Physical AI的跃迁:系统的输出从 token 变成 action,训练对象从文本转向“感知—动作—反馈”的时序闭环。本报告围绕“数据产业链 × 新基础设施”的主线,讨论具身智能为何必须从数据出发、世界模型等数据基础设施如何重塑行业竞争,以及中国赛道在融资升温背景下正在形成怎样的供给网络。● 核心判断三:数据并非越多越好,真正稀缺的是“可用数据”:可检索、可对齐、可压缩、可复现、可评测、可跨本体复用的数据,才会转化成模型能力。
聚焦2026具身智能数据产业链与新基础设施研究报告(2026.8)。核心判断一:具身智能不是大语言模型的简单延伸,而是从 Digital AI 向 Physical AI的跃迁:系统的输出从 token 变成 action,训练对象从文本转向“感知—动作—反馈”的时序闭环。本报告围绕“数据产业链 × 新基础设施”的主线,讨论具身智能为何必须从数据出发、世界模型等数据基础设施如何重塑行业竞争,以及中国赛道在融资升温背景下正在形成怎样的供给网络。● 核心判断三:数据并非越多越好,真正稀缺的是“可用数据”:可检索、可对齐、可压缩、可复现、可评测、可跨本体复用的数据,才会转化成模型能力。
覆盖 2026 年,全文共 62 页。
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重点分析了基础设施、产业链等议题。