11月22日，由中国计算机学会（CCF）主办，中国计算机学会青年计算机科技论坛太原分论坛（CCF YOCSEF太原）组织的“场景化工业具身智能数据革命需要怎样的ImageNet2.0”技术论坛在山西八建集团有限公司会议中心举办。本次论坛汇聚了来自国内高校及产业界的专家学者，共探场景化工业具身智能数据建设的发展之道，探寻平衡质量、成本与效率的具身数据采集新路径，助力工业智能化转型提速。

论坛思辨过程中，专家学者们勾勒出具身智能技术在工业场景中的现实图景。该技术正以空前效率赋能工业生产——在机器人操作、装备运维、物料配送分拣和质量检测等领域已初步实现场景化落地。     与会专家一致认为，当前具身智能面临数据模态异构性显著、多源传感器数据接口缺乏统一标准等核心问题，导致跨场景数据采集效率低、数据难以迁移与复用。为此，亟需建立“基础规范+行业扩展”的分层数据标准体系，明确多模态数据接口协议与质量评估矩阵，研发新一代知识学习算法架构，并构建覆盖产业需求、数据采集标注与算法模型的动态评价指标体系。与此同时，也须应对隐私保护与人机协作安全等重要挑战。

本次论坛不仅深化了对场景化工业具身智能数据需求的认知，更凝聚了产学研力量，推动从思辨走向实践。论坛的成功举办，标志着学界与业界正携手构建兼具“采集可行”与“落地可用”的具身数据未来。

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