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最近智能机器人圈的一场争论火了。
刚刚上市不久的梅卡曼德创始人邵天兰在朋友圈发文质疑所谓“攒局型”具身智能创业：“现在很多‘攒局型’具身智能企业，包括北京、上海一些名气很大估值很高的上春晚的公司，大量利用所谓‘数采中心’和与地方政府、投资方、供应商的关联交易来制造虚假的、不可持续的收入，这种做法是不合法、不道德的，而且是不聪明的。”
这一言论引爆行业舆论，也把数采中心推上了风口浪尖。
很多人第一反应会问，数采中心是否容易被用来美化财报？事实上，数采中心不该成为这件事的“背锅侠”，不能简单给数采中心扣上负面帽子，将数采中心整体定性为财务操作工具。
当前具身智能最核心的瓶颈之一，就是高质量的现实世界数据极度匮乏。斯坦福《2026 AI指数报告》及多个独立评测的结果显示，具身智能机器人在仿真环境中成功率高达89.4%，到真实家庭场景却骤降至12.4%。
机器人想要有随机应变的能力，需要靠在真实场景里训练得到的数据一点一点“喂”出来。
而数采中心就是具身智能的数据训练场，在真实物理环境中支撑具身智能数据生产、模型训练、系统应用能力验证和迭代优化。数据采集人员或者机器人会在数采中心的不同真实场景中采集真实的物理交互任务数据。这些数据会成为“教材”，由机器人企业买回后用于模型训练，促进机器人产品更快落地日常生活。
因此，数采中心存在的必要性不言而喻。
中国信通院人工智能所近期发布《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，具身智能的演进建立在规模定律成立的假设之上，足够多的数据是享受规模定律红利的前提。具身智能训练场成为现阶段推动实景实训的关键路径。
上述报告显示，据不完全统计，截至2026年6月底，全国建成启用超70家训练场，在建或规划中的训练场46家。训练场建设逻辑正从人才、资本驱动，转向以真实场景、数据供给和运营效率为核心的资源配置模式。
但具身智能训练场建起来只是第一步，更重要的是用起来、转起来，真正成为数据资源基地和实景实训平台，支撑具身智能产业规模化发展。
所以，当前的关键不是否定数采中心存在的价值，真实的训练、数据收集、场景迭代，应该被支持。
当然，认可数采中心的产业价值，不等于行业不需要警惕不规范的交易模式。市场上确实存在一类合作结构：企业向数采中心出售机器人，同时承诺回购数据。
这种闭环交易模式，容易引发市场对于交易实质、商业合理性的讨论。但有关联交易只说明双方存在关系，收入质量低不等于收入造假，商业模式风险高也不等于违法。关联交易有没有问题，要看有没有真实商业交付，价格是否公允，资金有没有循环，关联关系有没有充分的披露。
毕竟，真实场景训练、数据采集、产品迭代，是产业发展所需要的；缺乏真实业务支撑的交易安排，需要市场各方审慎甄别。对于缺乏真实业务支撑、交易目的存疑的合同，监管机构、中介机构需保持审慎核查，投资方也要重视业务落地能力，不只看纸面营收。
数采中心是具身智能发展的“数据粮仓”和“实景训练场”，行业要支持真实采集、真实训练、真实交付，也要对关联交易、资金循环、收入质量保持穿透式监管，数采中心才不会成为“背锅侠”。
硬科技产业成长周期漫长，但当前具身智能赛道处于资本市场敏感期，市场正在重新评估人形机器人赛道估值逻辑。资本市场对前沿硬科技的耐心来之不易，行业信心需要多方呵护。对仍处在产业化早期的具身智能赛道而言，更重要的不是互相质疑，而是聚焦技术落地。
具身智能产业涉及人工智能、先进制造、新材料等诸多前沿技术，是未来产业的重要组成部分。上交所将机器人、具身智能列为科创板重点支持方向，同时坚持从严把控上市准入，守住业务真实性底线；国家发展改革委提出聚焦务实管用、落地见效，以具身智能实训场和应用中试基地为抓手，让机器人在真实场景中迭代技术、围绕真实需求形成应用闭环。
目前，国内企业在人形机器人硬件、具身模型上已经积累大量成果。内耗会给行业带来明显的负向外溢效应，产业各方应该合力完善场景验证、数据体系，共同重建资本市场信心，推动产业发展行稳致远。
