7月15日至16日，工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会（MIIT/TC8）在浙江绍兴召开2026年度全体会议。四维图新正式出任数据标准工作组（WG7）组长单位，公司CEO程鹏担任工作组组长。同日，四维图新牵头组织数据标准专题研讨会，围绕数据标准体系建设、重点标准推进及产业协同等议题展开讨论。

　　这意味着四维图新从数据服务“参与者”升级为行业标准“规则制定者”，在具身智能数据这一稀缺资源领域卡住了关键生态位。当数据被定义为“具身智能规模化发展的基石”，掌握标准制定权的企业便拥有了定义行业规则的话语权。

　　从汽车智能化到具身智能数据能力全链路复用的"降维"逻辑

　　四维图新被推选为WG7组长单位，并非偶然的身份赋予，而是其在智能汽车领域多年积累的数据能力的自然延伸。

　　过去数年间，四维图新围绕智能汽车场景，构建了覆盖数据采集、治理、训练、评测及合规流通的全链路数据业务闭环。在高精定位、感知算法、芯片等核心环节均有布局。2026年，公司发布智能体数据综合解决方案，将汽车智能化能力向人形机器人、工业机械臂、无人车、四足机器人等场景延伸，这些场景的数据采集、标注、合规需求与智能汽车存在高度同源性。

　　从产业逻辑看，具身智能对数据的需求正呈现爆发式增长。相比大语言模型依赖互联网文本数据，具身智能需要海量的物理世界交互数据——动作序列、传感器融合、环境感知等。四维图新在车载场景中积累的高精地图感知、多传感器融合等技术能力，恰恰是具身智能数据底座的核心组件。这种能力的跨场景复用，是其获得标委会认可的技术底气。

　　35项标准四池滚动 “2026中建体系、2027初出标准”路线图明确

　　根据WG7工作组已公布的规划，重点工作涵盖六方面：标准体系顶层设计与路线图制定、数据基础通用与接口等关键标准立项起草、产业链试点应用与符合性评估、产学研协同平台搭建、国际标准跟踪及中国方案国际化、面向社会的标准解读与技术支撑。

　　进度安排上，工作组采取“2026年中建体系、2027年初出标准”的两步走策略，力争重点领域标准“先行先试”。截至目前，已组建联络专班，建立“组长统筹、联席分方向、牵头主责、验证闭环”的组织机制，初步形成35项标准清单，按“预研池—立项池—在研池—存量池”实施四池滚动管理。

　　35项标准覆盖数据采集、标注、存储、交换、评测、安全合规等全生命周期环节。这一清单若按期推进，将为当前“数据格式不统一、标注标准各说各话”的行业困局提供统一的解决框架。

　　标准即话语权从数据“成本”到“资产”的生态卡位

　　当前，人形机器人与具身智能正处于产业化规模化的关键窗口期。与模型能力快速突破形成对比的是，数据治理体系的建设明显滞后——数据质量参差不齐、采集标准各成体系、共享流通缺乏规范。WG7工作组的设立，正是对这一短板的有力回应。

　　程鹏在会议现场表示：“数据是具身智能规模化发展的基石。四维图新将在标委会的统筹下，与行业携手，以标准为纽带，把数据的‘成本’变成‘资产’，将‘孤岛’连成‘陆地’。”

　　对四维图新而言，组长单位的身份带来的不仅是行业影响力。标准制定权实质上是产业链话语权的延伸——标准中写入的技术路径、接口规范、评测方法，往往映射着制定者的技术优势和商业利益。在数据作为基础设施型资源的背景下，掌握标准主导权意味着在产业分工中占据了不可替代的位置。

　　在商业化层面，四维图新目前市值约147亿元。2024年公司营收规模约8.57亿元，仍处于战略投入期。具身智能数据标准体系的建立，不仅有助于公司数据解决方案的规模化落地，更可能催生新的商业模式——标准测试认证、合规流通平台、数据资产评估等衍生服务均有想象空间。

　　从建标准到用标准关键在落地

　　本次会议上，与会代表一致认为，单一企业难以独立完成具身智能数据体系建设，开源共建、协同共治是产业发展必由之路。标准建设的最终价值不在于出多少份文件，而在于标准能否真正被产业链广泛采用。

　　按照规划，WG7工作组将联合整机厂商、数据服务商、云基础设施企业等行业优势单位协同推进。后续可关注三方面进展：首批标准的立项进度、产业链试点应用落地情况、以及国际标准对接中中国方案的输出力度。标准从"建起来"到"用起来"，才是具身智能产业真正走向规范化的标志。