具身智能包括本体、数据集、模型、场景四大组成要素，其中，数据集关系到具身智能的智能涌现和能力泛化。当前，在数据集领域，国家级数据训练场、行业级开源社区与企业级数据开发平台协同发力，形成了“真机遥操+灵巧手采集+仿真数据”三层数据供给体系，支撑视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型并进式发展。
近期，全国两会召开，人工智能与数据要素相关议题成为各界热议焦点。值得注意的是，多位代表委员也围绕可信数据、高质量数据集进行建言献策，这些建言，主要集中在数据治理、流通、安全与产业落地等方面。
工业和信息化部10日对外发布《关于启动工业数据筑基行动 开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试的通知》，着力突破工业数据“采”“集”“用”瓶颈。
热数据（在梯度数据概念里也可称为暖数据）具有极高的短期价值，因而通常存储于快速或流式系统之中。这些系统专为快速处理并返回数据而设计，能够提供即时洞察，助力快速决策。
2026年AI创业，不要再做拿着算力券在红海里厮杀的“快乐虾农”。去接入地域数据管网、去积累私有数据饲料、去做掌握生产资料的“新数字地主”。这才是AI时代真正的生存法则。
言必有物，称AI的时代，我们热衷讨论算法和算力，却忽略了决定AI智商上限的基石——数据。AI领域有一个经典法则：“垃圾进，垃圾出”。算法是引擎，算力是油门，而数据才是驱动一切的“燃料”。如果燃料不纯，再强大的引擎也无法爆发动力。
