在一条智能化生产线上，所有数据都是实时更新的，机器人是移动的而非固定的。可能这辆车是检测轮胎，下一辆就是检查安全带。机器人需要在移动生产线上，接收随时变化的环境数据，并要进行实时反馈和工作执行，“因此，我们要先在结构化的环境中重构整个物理世界的数据。在所有生产线中，新能源车（车行业分析报告）厂的智能化系统是比较先进的，可以跟机器人产生较好的协同，这也是优必选率先在车厂进行实训的原因之一。”
在乐聚机器人的展位，工作人员正佩戴着VR设备遥控人形机器人。“VR设备自带一套动作捕捉方案，可以捕捉人手的动作，并把人的信息映射到人形机器人上，这也是操控和训练机器人最有效、便捷的方式。在操作过程中，我们可以看到人形机器人的图像，可以像开高达一样去操作机器人。”使用VR设备并不是单纯为了遥控机器人，也是为了在此过程中采集数据。有了这些数据，就可以让机器人进行一些自主作业。
“具身智能数据的稀缺是整个行业发展的一个卡点。”目前，在产业生态的构建中，首先要解决的就是数据原始积累问题，把产品迭代出来，形成数据飞轮(系统通过不断地积累和使用数据，以推动其性能的持续改善)。目前，创新中心就正牵头建立世界范围内规模最大、信息密度最高，最通用的机器人智能数据集。
世界机器人大会虽已落幕，但市场对机器人行业的追捧狂热追捧远未停歇。但正如比尔·盖茨在1995年对科技业的论断：“我们总是高估了未来两年的变化，却总是低估了未来十年内的变革。但无论高估低估，我们都不能无所作为。”这对今天的机器人行业同样适用。