在人工智能从数字世界迈向物理世界的关键节点，高质量、大规模的具身智能数据已成为决定行业竞争格局的核心要素。近日，灵初智能创始人兼ceo王启斌在接受媒体专访时透露了公司在数据基建方面的最新进展与战略规划。他表示，灵初智能正在全国范围内合作建设大规模数据采集中心，并确立了明确的数据积累目标：预计到2026年年底，公司总数据储备将突破100万个小时。这一举措标志着灵初智能正全力加速构建其核心数据飞轮，以期在具身智能赛道中确立领先优势。
数据规模的指数级增长是此次战略升级的显著特征。据王启斌介绍，截至今年4月份，灵初智能宣布开源首批1000小时人类手部操作全模态数据集时，公司的总数据储备已达到10万小时。而从10万小时到年底预期的100万小时，意味着在短短8个月内，灵初智能计划实现十倍的数据增量。这种爆发式的增长并非单纯依靠内部积累，而是依托于“全国合作建设大规模数据采集中心”这一分布式协作模式。通过与各地合作伙伴共建采集基础设施，灵初智能不仅能够大幅降低单一地点的数据获取成本，还能覆盖更多样化的操作场景与长尾case，从而提升数据的泛化能力与实用价值。
在追求数据规模的同时，灵初智能始终强调数据的质量与开放性。今年4月开源的人类手部操作全模态数据集，便是公司对行业生态的一次重要贡献。该数据集聚焦于机器人最核心的交互接口——手部操作，涵盖了视觉、触觉、力觉等多模态信息，为学术界和工业界提供了高价值的研究基准。王启斌指出，开源不仅是技术自信的体现，更是为了吸引更多开发者共同验证数据的有效性，进而反哺自身模型的迭代。目前，灵初智能已建立起“数据采集-模型训练-场景落地-数据反哺”的商业闭环逻辑，特别是在光模块制造等精密场景中实现了商业化验证，证明了其数据体系在实际工业生产中的可用性。
对于灵初智能而言，冲刺百万小时数据储备的背后，是对“数据飞轮”能否真正跑通的深度验证。在具身智能领域，数据不仅仅是训练的燃料，更是连接算法与真实物理世界的桥梁。王启斌坦言，公司需要证明的是，这百万小时的数据能否持续产生边际效益递增的效果，即随着数据量的增加，模型的能力是否呈现线性甚至超线性的提升。为此，灵初智能在数据采集过程中严格遵循标准化流程，确保每一小时数据都具备可追溯、可清洗、可标注的高质量属性，避免陷入“数据沼泽”的陷阱。
此外，资本市场的关注也为灵初智能的数据战略提供了有力支撑。据悉，公司新一轮融资预计将于7月底完成交割，这笔资金将重点投入到数据采集中心的扩建与算力基础设施的升级中。在行业竞争日益激烈的当下，灵初智能选择以“重资产”的方式深耕数据基建，体现了其对具身智能发展规律的深刻洞察。王启斌认为，未来3至5年，拥有独家、高质量、大规模真实世界数据的公司，将构筑起难以逾越的竞争壁垒。
展望未来，随着年底百万小时数据目标的达成，灵初智能有望在具身智能基础模型训练、复杂任务规划以及人机协作等领域取得突破性进展。通过全国数据采集中心的网络化布局，公司不仅是在积累数据资产，更是在构建一个开放、协同、可持续进化的具身智能数据生态系统。这一生态系统的成熟，将为我国在人形机器人与智能制造领域的自主创新提供坚实的数据底座，推动整个产业从实验室走向规模化商业应用的新阶段。
