具身智能正从实验室走向实际应用，但数据问题成了最大瓶颈。"数据从哪来、怎么用、能否共享"这三个问题直接影响着产业规模化落地。目前业界主要依赖互联网数据、仿真数据和遥操作真机数据，但这些传统方式覆盖真实物理世界的复杂性、完整的任务链条以及跨场景迁移能力上都有明显不足，导致模型在"看得懂、做得对、做得久"上仍存在挑战。更棘手的是，数据标准缺失、采集口径不统一、质量评价体系各异，这些都大幅抬高了企业的研发和部署成本。
在数字经济竞争加剧的时代，数据要素的基础作用日益重要；此次战略合作既表明了企业对技术创新趋势的准确把握，也展现了推动产业高质量发展的责任意识。随着具身智能技术在各领域的深入应用，这种以标准引领、生态共建为特点的合作模式，有望成为破解技术落地难题的重要途径，为我国人工智能产业发展注入新的动力。