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过去几年，S3团队专注于此。我们深入审视S3数据访问不够简化的场景（正如Loren实验室生物学家需编写脚本搬运数据以适应工具），广泛调研客户因存储操作而偏离数据本质工作的案例。首个启示来自结构化数据：S3存储着艾字节级Parquet数据，仅此格式每秒接收超2500万次请求。这些数据大多以原始Parquet或Hive表形式存在，但用户显然渴望更多操作方式。以Apache Iceberg为代表的开放表格式崭露头角，提供功能更丰富的表抽象，支持插入变更、模式变更与表快照。虽然Iceberg提升了S3表格数据抽象层级，但由于必须通过对象API呈现表格，仍存在诸多局限。
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资金压力仅是表象，在技术层面，数据短缺同样是具身智能落地过程中的主要挑战之一。具体而言，数据难题体现在三方面：一是数据标准不统一，不同企业的机器人本体结构各异，生成数据难以互通，形成数据壁垒，“例如某种结构产生的数据可用，但对其他结构则存在门槛”；二是数据采集难度大、成本高，工业场景的复杂性使得数据采集困难，采集设备与人力成本昂贵，尤其对中小企业而言，难以承担大规模数据采集费用；三是数据隐私与安全问题，企业担忧开放产线数据会泄露核心工艺，因而不愿配合数据采集，“部分领先企业的核心产线，连内部人员都难以进入，我们只能等待行业规范进一步成熟，先完成已开放场景的工作。”王琪直言。