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具身智能行业“卷”数据：质量优先成共识，多样性和流通性仍显不足
文章聚焦具身智能发展中的数据瓶颈：当前国内可训练数据仅约百万小时，远低于大模型所需规模，且面临采集成本高、数据孤岛、多样性与流通性不足等问题。业内普遍认为，推动智能涌现的关键不只是扩充数据量，更在于提升真实、高质量数据的价值与使用效率。
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