论坛伊始，翟双姣首先介绍了CCF YOCSEF的组织定位与文化理念；随后，陈路介绍了本次论坛的背景：近年来，工业智能化加速升级推动具身智能从实验室迈向场景化落地，数据作为核心支撑的重要性愈发凸显，却面临定义模糊、供给短板、采集困境三大关键难题。在此情形下，如何破解数据核心瓶颈、构建适配工业场景的精准高效数据体系，成为产业转型的关键命题。

在引导发言环节，三位嘉宾分别从学术研究、工业应用、技术创新等维度分享前沿成果与实际需求，为后续思辨讨论奠定扎实基础。

鹿振宇（华南理工大学教授）在《基于力触觉感知的机器人操作与技能学习》引导发言中，聚焦机器人操作技能学习领域，重点介绍模仿学习范式下的自主操作机制，深入分析工具使用场景中“特征分离重组”的技能迁移规律，同时兼顾强化学习等多种技能获取路径；进一步，创新开发视触觉融合传感器与变刚度多自由度灵巧手等末端执行器，构建多模态技能学习框架，揭示了触觉反馈在精密装配、柔性物体操控、水果采摘等精细操作任务中的关键作用机制。其提出的融合遥操作经验与自主技能学习的混合控制策略，可有效解决极端环境下大时延、双臂协同稳定性等问题，显著提升机器人对未知物体的适应能力和操作安全性，不仅为实现高灵巧性、高可靠性的机器人自主操作提供了坚实的理论支撑与可落地的技术途径，也为场景化工业具身智能数据集的构建提供了技术参考。

魏宪（华东师范大学研究员）在《大型工业装备具身运维》引导发言中，聚焦高铁、商用飞机等高端装备运维的核心需求与数据痛点，指出工业装备存在运维数据量大但故障标签稀缺、多机型/多设备数据异构、小样本诊断难度大等难题，提出“数据知识融合+分层级数据建模”的解决方案，构建了从通用大模型到行业垂域模型的训练路径，研发了RmGPT（旋转机械故障诊断）、AbsGPT（跨机型气源系统诊断）、ITFormer（时序多模态问答）等专用模型。同时分享了商用飞机整体油箱狭小空间涂胶质量检测、高铁焊缝全断面智能检测等实践案例，通过多传感器数据采集、对齐与融合，结合AI算法实现裂缝/孔洞检测识别率超96%、少样本场景故障预测准确率超90%，通过推动检测数据与焊接、打磨等工艺库对齐，建立工艺参数与机器人动作库的映射关系，形成工艺闭环，为大型工业装备具身运维提供一体化的技术支撑与实操路径。

孙宪琦（乐聚智能（深圳）股份有限公司山西省负责人）在《人形机器人探索与应用》引导发言中，从产业落地视角切入，聚焦人形机器人在工业具身智能场景中的应用价值与实践路径。指出人形机器人具有高泛化性、高灵活性特点，可与工业机器人形成互补，已成为破解工业用工难、成本高的关键方案。此外，分享了人形机器人核心技术布局，包括基于Model-Based与强化学习的运动控制方案、高功率密度电机等核心零部件研发，以及与华为、中国移动联合推出的5G-A人形机器人等，通过高精度定位、低延迟控制等优势适配复杂工业场景。他强调，具身智能的核心瓶颈在于高质量数据集，而训练场作为“AI时代的数据工厂”，是解决场景复现、技术转化、行业标准化的关键，其分享为工业人形机器人场景的构建提供了产业端的数据采集、适配与迭代思路。

在思辨环节，参会嘉宾围绕场景化工业具身智能的数据困境、现有数据短板、落地路径三大核心议题展开热烈讨论，陈泽华（太原理工大学教授）、高波（山西科达自控股份有限公司总经理）、张荣（山西大学副教授）等特邀嘉宾先后发言。

思辨议题1：场景化工业具身智能落地面临的核心数据困境是什么？什么样的定义与数据需求框架能够适配不同工业场景？

陈泽华指出，数据驱动是核心，但现有数据集通用性与工业场景专用性、高可靠性需求矛盾突出，数据积累不足且采集成本高，需覆盖采集、标注、仿真集成全流程，标注动作、感知等核心信息。高波补充，工业场景涉及人、设备等多要素，数据动态复杂，临界条件触发机制缺失，现有框架难适配不同作业的数据持续要求与时间窗口差异。张荣提到，焊接等场景非传统数据检测误差大，模型推理与人工经验差距明显；鹿振宇指出工业标准化与传感器差异性存在矛盾，机器人规划能力依赖专家库支撑；耿超则认为范围化适配难，算力与人力成本高制约落地。

陈泽华提出“通用性联合专用性”架构，依托3D仿真降本，借鉴现有标准推进数据标准化。张荣强调需建立“可接受错误水平”的安全平衡标准，强化非传统数据采集校准。魏宪建议构建“工艺参数、流程数据、智能化数据”三位一体框架，形成可复用数据模板。高波主张细化数据要求，明确临界条件监控响应策略；耿超提出以多模态技术体系融合基础学科知识，通过人机协同加速模型迭代。

思辨议题2：现有工业数据在支撑场景化落地时的短板集中体现在哪些维度？突破这些短板的关键途径是什么？

高波明确指出，核心短板是细分领域小样本问题突出，有效数据量不足，且数据多为理想场景下的正确指引，缺乏实际错误案例与突发意外数据。鹿振宇补充道，数据产业链协同存在断层，从需求、采集到仿真测试的全流程未打通，且具身智能试错成本高，现有数据难以映射三维物理场景，缺乏物理量与规律的深度融入。

魏宪提出借鉴汽车领域机器人应用经验，将固定动作向组装方向发展，通过分阶段拼接实现可靠性与智能性的统一。高波建议加强产教融合，收集产业端真实错误修正案例，构建“正确数据和错误数据”的完整数据集。张国业强调需加快具身智能训练场建设，聚焦核心需求筛选高价值数据，提升数据针对性。鹿振宇呼吁构建产业链联合体，打通数据全流程协同机制，降低试错成本。

思辨议题3：工业具身智能数据采集需平衡质量、成本与效率的核心难点是什么？从“采集可行”到“落地可用”的完整路径是什么？

张荣认为核心症结在于人类工业隐性知识难以转化为机器可学习的结构化数据，且数据质量、采集成本、执行效率与场景通用性之间难以兼顾。高波补充道，关键问题数据必须保证高质量，但过度追求全面高质量会导致成本激增，同时关键参数全范围验证与采集效率之间存在天然矛盾。许骁哲提到，产线不停产场景下的数据采集会直接增加生产成本，且数据回流与模型迭代环节推进受阻，进一步加剧了平衡难度。

针对“采集可行”到“落地可用”的完整路径，部分嘉宾主张采取务实高效的优化策略。张荣提出通过仿真引擎生成虚拟数据与真实数据结合使用，采用知识引导的高质量标注提升语义连接，并建立数据与模型的迭代优化机制，持续提升数据可用性。高波建议优先保障关键数据质量，采用虚实结合的方式控制核心消耗成本，通过测试环境优化、专用老化测试等手段提升采集效率，同时建立系统性训练与考核机制，确保数据落地可靠性。鹿振宇补充道，可通过技术手段生成真实故障数据，模拟工厂各类故障场景，丰富数据类型以支撑模型泛化。

此外，部分嘉宾提出辩证思路，强调“优化迭代”与“协同创新”双轨并行。探索全新算法架构是前瞻性科学研究，而基于成熟技术的适应性改进是当下场景的实践落地，两者应同步推进；进一步强调，真正的落地是集成创新过程，需要政产学研用多方协同，打通数据采集、模型训练、场景部署的全链路。

思辨环节后，陈路、翟双姣为支持单位山西八建集团有限公司、太原市优必学网络科技有限公司和北京青城博雅教育科技有限公司颁发感谢证书。

本次论坛中，与会嘉宾围绕场景化工业具身智能的构建逻辑、技术路径与产业需求展开深入探讨，形成了以“场景导向、多模态融合、产学研协同”为核心的共识，为工业具身智能的数据体系革新提供了多维视角与实施路径。未来，YOCSEF太原将继续发挥桥梁作用，积极搭建学术交流与产业对接平台，推动论坛成果向实际应用转化，助力山西省工业智能化升级与高质量发展。

CCF YOCSEF太原期待您的加入。