Robotaxi入伦敦、具身数据破2000万、Zeroth开源：三线索勾勒具身智能交付潮
· 来源：msn.com
Uber/Wayve推动Robotaxi进入伦敦，北京RoboMIND数据集全球下载破2000万，Zeroth发布AI原生具身机器人Bridge并推出开源生态，共同显示具身智能正从实验室走向开源、数据与硬件同步交付的新阶段。
近期，三条看似分散的消息串起具身智能产业的新节奏：自动驾驶出租车从演示走向城市运营，人形机器人数据资源加速开放，机器人硬件与开发者生态开始同步铺开。从交通、数据到机器人本体，行业正在把过去依赖实验室与封闭系统的探索，推向可交付、可共建的现实市场。
Uber与Wayve将Robotaxi带入伦敦，是其中最具公共感知度的一条线索。本次抓取页面正文为空，仅能从标题得知双方推动自动驾驶出租车进入伦敦市场；具体测试范围、车辆规模、监管批准与商业化时间表等信息未被完整呈现，因此暂无法据此给出更细的事实性结论。
相较交通场景，数据端的突破更具量化指标。北京人形机器人创新中心宣布，其开源数据集RoboMIND全球累计下载量已超过2000万，并在一个月内翻倍。该数据集于2025年12月开源，包含超过30万条双臂操作轨迹和700多项真实任务，意在解决高质量具身智能数据长期短缺的问题。中心介绍，训练基地面积近6000平方米，覆盖30多个场景，容纳超过150台机器人和40种机器人配置，支持面向家居、零售、工业和医疗等场景的“矩阵式采集”。
训练基地负责人夏华林称，RoboMIND面向真实交互数据不足，可用于具身基础模型训练、机器人操作策略开发和算法评估。目前基地已向外部合作方交付近30000小时高质量数据，数据合格率超过95%，且超过70%的产能服务产业客户，包括从事模型训练和具身脑研发的头部企业与研究机构。
行业分析认为，高质量数据供给、统一标准缺失与生态碎片化，仍是具身智能产业的主要挑战。GF证券报告称，训练可实用化的具身AI模型至少需要千万小时级多模态交互数据，而当前全球积累不足目标的5%。中国信通院统计显示，截至2026年6月底，全国建成并投入使用的机器人训练场超过70个，另有46个在规划或建设中；另一行业估算则认为，中国仅有约50万小时合规真实交互数据，与商业化所需数千万小时之间存在超过99%缺口。
与此同时，硬件端也开始向开发者打开。苏州公司Zeroth发布Bridge，称其为“全球首款AI原生具身机器人”，并推出OpenBridge开源生态。Bridge高88厘米、重约13公斤，双臂长30至40厘米，配双指夹爪；开箱即具备稳定双足行走、智能避障和较丰富的类人动作能力。其面向开发者开放底层SDK、运动控制API以及动捕与VR集成能力，支持自定义算法部署、场景化调优和个性化技能创造。
OpenBridge试图把机器人能力从单机系统转向社区共建，提供统一开发工具、共享训练资源和公共Skill Hub。Zeroth同步启动Bridge Builder Program：第一阶段将遴选500名开发者参与共创挑战，Top 200可免费体验Bridge并参与生态共建，另外300名入选者获得Geek Edition优先购买权限、SDK权限及后续开放资格。创始人郭仁杰称，团队希望“让每个人都能参与创造机器人”，“世界上不缺墙，我们选择建桥”。
从Robotaxi的公开部署，到数据集和训练场的规模化，再到机器人本体与开发生态开放，这三条线索共同指向一个变化：具身智能不再只是技术秀场，而是在用数据、硬件和开发者网络把能力外溢到真实世界。下一步，监管、标准、成本和场景收益将成为能否持续交付的关键。
—— 综合整理自：MSN、雅虎财经、环球时报