从互联网时代的数据资源，到大模型时代的算力支撑，再到Physical AI时代的真实世界能力，人工智能发展的底层逻辑正在发生新的变化。随着具身智能、大模型、自动驾驶等应用不断走向产业化，数据基础设施正逐步成为连接人工智能与真实世界的重要底座，也成为全球人工智能竞争新的基础能力。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，这一趋势愈发清晰。来自全球的人工智能企业、科研机构及产业组织在这场国际顶级盛会上，围绕Physical AI展开深入交流，真实世界数据、模型训练、现实验证等议题成为大会关注的重要方向。

业内认为，过去产业更多关注模型能力本身，而随着Physical AI进入产业化阶段，数据基础设施正逐步从幕后走向台前，成为影响模型能力持续进化和规模化落地的重要因素。与互联网时代的数据主要来源于文本、图片和视频不同，Physical AI需要处理机器人操作、空间感知、物理交互、环境反馈等复杂信息。这类数据具有采集成本高、场景构建复杂、标准化程度低、验证周期长等特点，也使数据基础设施成为推动智能系统规模化落地的重要支撑。

在这一背景下，越来越多企业开始探索如何构建面向Physical AI时代的数据基础设施，并推动相关能力走向产业化应用。

大会期间，人工智能数据基础设施代表企业博登智能发布面向Physical AI时代的沉浸式体验实验室“Boden Physical AI Lab”，通过沉浸式交互体验展示真实世界数据采集、模型训练和现实验证等关键环节，探索数据基础设施能力的产业化展示方式。

据了解，Boden Physical AI Lab以“Real → Train → Validate”为核心理念，通过Ego第一视角体验、机器人交互体验及数据链路可视化展示等形式，呈现真实世界数据如何支撑模型训练、能力迭代和现实验证，为产业伙伴提供理解Physical AI背后的数据生产体系与训练逻辑。

博登智能创始人兼CEO赵捷博士接受采访时表示，“人工智能发展的每一次跃迁，都伴随着基础设施能力的重构。未来十年，人工智能最大的增量将来自真实世界。真正决定Physical AI发展的，不只是模型能力，而是模型获取真实世界数据、持续学习并完成现实验证的能力。”

在赵捷看来，人工智能的发展并非单点技术突破，而是产业生态协同演进的过程。这个阶段亟需产业链上下游共同建设真实、可信、开放的数据基础设施体系，推动数据、场景、模型与应用形成持续迭代闭环，加快人工智能从实验室走向产业、从数字世界走向真实世界。

当下，围绕Physical AI快速发展带来的数据需求，不少企业持续加强真实世界场景建设、数据生产能力及现实验证体系布局。作为行业建设者之一，博登智能已经构建起了覆盖数据采集、处理、治理和验证的技术体系，并通过BRIC智能数据采集平台、BASE专业数据标注平台及Blink数据基础设施平台，为具身智能、大模型、自动驾驶等领域提供数据基础设施支撑。

业内专家表示，随着Physical AI不断走向产业化，真实世界数据基础设施的重要性将进一步提升。未来，持续完善真实世界数据供给能力、训练体系和现实验证能力，构建开放协同的数据基础设施生态，将成为推动人工智能规模化应用和产业高质量发展的重要支撑。

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