机器人训练失败常源于数据质量而非模型规模。以LeRobot与LanceDB集成为例，数据版本化可让训练、搜索、质检指向同一份可复现数据。核心检查包括动作时延、异常抖动、切分泄漏等，并强调按地点、人员或批次分组切分，建立数据契约与人工复核门禁，避免标签错误和时序错位。

本文讨论为AI智能体准备数据架构的必要性。人类分析师能凭经验处理不完整数据，而智能体缺乏判断力，会自信地基于错误数据行动。文章提出构建AI就绪数据需四层：数据契约与隔离确保可信，语义层提供上下文，能力模型控制访问，可观测性保障审计。强调数据产品化、分阶段授权，并指出数据架构即AI架构。