数据困境主要源于三大矛盾。一是隐私保护与数据采集的矛盾。家庭是极其私密的空间，企业难以在多个家庭环境中进行精确的数据采集。松应科技创始人兼CEO聂凯旋测算，要训练出能适应家庭场景的物理AI模型，需要万亿级规模的数据，“按照现在传统的数据采集速度，需要100年以上才能采集到这么多数据”。二是数据孤岛与通用化的矛盾。雪鸿林智能科技创始人李世林指出，“各行各业的数据都是自己的核心资产，极少企业愿意无偿分享，导致跨行业的数据壁垒”。三是仿真数据与真实数据的差距，特别是涉及柔性物体、力控操作、复杂交互等场景，仿真数据难以替代真实数据。

　　三、人机共处仍存安全隐忧

　　安全始终是机器人应用不可逾越的底线。当一个几十公斤重的金属机器人走进家庭，与老人、孩子朝夕相处，安全要求也更为严苛。

　　“机器人与人在同一个空间里活动，一定要有高动态防碰撞运控，一定要有多模态的安全交互，决不能对人造成伤害。同时，机器人也不能被黑客攻破，所以必须要有全栈式的安全防护。”毛世杰向《瞭望》记者强调。

　　多位采访对象向记者表示，安全问题主要包括两大风险：一是物理安全风险。人形机器人运动时具有较大动能，如果失控，可能对行动不便的老人和没有自我保护能力的孩子造成伤害。二是隐私与网络安全风险。家庭机器人配备了摄像头、麦克风等多种设备，能够24小时收集家庭数据，如果被泄露或被黑客远程控制，后果不堪设想。

　　四、尚难对接真正场景需求点