具身智能广泛应用于智能制造、无人驾驶、低空飞行等多个领域,在推动新兴产业快速发展的同时也引发了多种数据风险。在数据收集、数据处理、数据传输等不同阶段,具身智能可能带来隐私数据非法收集风险、数据对齐失败风险和数据泄露风险。当前具身智能数据治理中面临不同治理目标难以平衡、回应式治理模式难以适用、传统治理工具难以奏效等困难和挑战。基于此,提出以下建议:建立硬法和软法相结合的治理原则,对具身智能数据风险进行分级分类治理;建立具身智能企业、训练数据平台企业和监管部门多主体共同参与的协同治理模式;综合运用监管沙盒、数据审计、高质量公共训练数据平台等多种治理工具进行治理。