1.具身智能新基建浪潮
今年是具身智能规模化的元年，行业目前最缺的不是技术也不是资金，而是数据。《中国信息通信研究院《具身智能发展报告(2025年)》指出，行业普遍认为，要实现物理智能的涌现至少需要百万乃至千万小时的高质量真实行为互动数据，而目前实际可用的数据量不足需求的5%。在此背景下，一场围绕“数据采集”的基础设施建设热潮席卷全国，数据采集训练场，正被业界称为具身智能行业的“新基建”。
2.万亿蓝海市场开启
具身智能数据采集成本远高于传统AI数据。有报道显示，遥操作数据采集的单小时成本可能突破500元，一套采集设备造价超过20万元，机器人本体单台造价动辄60万至70万元。
而根据国海机械的研究报告，从具身智能应用落地的目的出发，具身智能大模型需要打通表征与闭环两条主线，打破数据墙、表征墙与闭环墙三道墙，完成这一目的，可能需要百亿小时级别的高质量数据。以上述500元/小时计算，市场空间超万亿，仍有2000倍空间。
3.家庭场景数据价值最高
家居环境的“数据熵”远高于工厂。Figure在2026年9月发布Helix 2.5时，专门把机器人放进30个此前从未见过的真实家庭，测试整理客厅、叠毛巾、铺床等任务。其结果显示，加入大规模人类行为数据预训练后，零样本任务成功率从9%提升至56%。这其实是非常直接的证据：家庭场景的泛化能力，核心瓶颈正在从算法转向“足够丰富的真实世界数据”。（https://www.figure.ai/news/helix-2-5-zero-shot-30-home-generalization）
为何具身智能（机器人）进入家庭场景时，家居数据（家庭场景数据）是价值量最高、最稀缺的数据？这主要由家居场景的复杂性、数据的高价值以及行业的巨大缺口共同决定。
1）家庭场景复杂，数据稀缺性极高
数据缺口巨大：机器人从实验室走向真实的千家万户，面临户型各异、家具高矮不一、生活动线千差万别等复杂环境。行业对高质量、真实家居交互数据的需求极大，但真实数据获取成本极高，稀缺性推高了数据价值；
数据维度丰富：家居数据不仅是视觉图像，还包含深度感知、力控反馈、运动轨迹、环境语义、操作动作等多模态信息，是训练机器人理解家庭生活、完成复杂家务（如抓取、避障、空间适配）的核心原料。
2）商业价值直接，变现能力强
降低落地成本：机器人企业（如人形机器人、服务机器人）急需家居数据来降低机器人入户的适配成本，数据直接决定了机器人的场景理解能力和任务成功率，因此企业愿意为高质量数据支付高溢价（真机实操数据市场价可达500-1000元/小时）
资产复用价值高：家居数据（如真实的户型图、空间布局、生活动作库）具有极高的复用价值，一份高质量数据可同时为多家机器人企业或AI企业提供训练服务，边际成本极低。
3）行业壁垒高，护城河深
家居数据的积累需要长期的线下实景沉淀（如结合家居企业的真实户型和动线数据）或大规模的线下采集，难以通过纯算法或仿真数据完全替代，形成了较高的行业壁垒。
4.金牌家居的第三曲线战略正式启航
金牌家居与拓元智慧（X-Era Lab）正式签署战略合作协议，双方将围绕家庭场景的AI应用展开深度合作，共同推动家庭服务机器人走进真实家庭。双方合作建成了福建省首个多场景具身智能机器人训练场，用于具身智能机器人的技术研发与多场景验证落地。
家庭，是AI技术落地的终极场景之一，也是金牌深耕二十多年最熟悉的战场。依托二十余年积累的全屋家居场景理解、终端门店网络和万千真实家庭生活空间，金牌拥有最贴近真实人居环境的场景土壤，这是AI理解“家”这一复杂场景不可或缺的训练场域。
项目以打造全国领先的城市级具身智能机器人训练与产业赋能平台为目标，形成“数据—训练—验证—落地”的闭环服务能力。其中一期工程将重点落地生态交流、数据采集、场景训练等六大功能，为开发者和企业提供机器人真机高频次压力测试场景。
金牌的合作方拓元智慧（X-Era Lab）技术实力行业顶尖，在世界模型领域也已连续蝉联双榜单冠军。
在
WorldScore
上，X-Era的EonWorld
拿下动态与静态两项综合评分第一，并在
3D Consistency、Style Consistency、Content Alignment
三项细分指标上断崖式领先；甚至在WorldArena
上，EonWorld
的Depth Accuracy得分高达惊人的99.17
。
双方还合力打造了飞流AI，唯一搭载纯全栈自研空间物理模型。
最后，引用金牌家居的一句话“金牌的目标清晰而坚定：成为最懂泛家居产业的AI技术应用科技公司”。
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