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未来 12~18 个月，谁能真正在半开放场景里，把第一个闭环跑通？文｜赵艳秋编｜牛慧" 未来 12~18 个月，行业的一个 checkpoint 就是真实安排带来的数据闭环。不管这个安排数字是几多，只要它是真实的。谁能真正在半开放场景里，把第一个闭环跑通，这将是决定性因素。" 上海创智学院副教授、智元首席科学家罗剑岚说。" 我们会尽快面向所有场景—— 60% 家庭、30% 商用、10% 工业，要齐头并进。" 千寻智能首创人兼 CEO 韩峰涛告诉数智前线。今年以来，险些所有海内外头部公司都不眠不断，在家庭、工厂和商业赛道争夺安排时机。为了争取时间，他们做软硬件一体——机械人本体、大脑、数采设备、甚至灵巧手和枢纽，避免期待第三方而让节奏慢下来，他们要把数据闭环攥进自己手里。这一进程，也将影响资本、客户在下一阶段对他们的重新估值和押注。具身企业，为什么都在抢同一个闭环？去年底，智元机械人对业务赛道重新排兵排阵，智元偏重工业；智元实控的上纬新材以 " 上纬启元 " 品牌锁定消费市场，另有灵巧手公司临界点等。6 月底，智元在全网开启机械人在工厂测试产线干活的直播，所在是消费电子 OEM 上市公司龙旗科技的江西南昌工厂；" 上纬启元 " 推出首款个人机械人 " 启元 Q1"，可折叠装进书包，并将在深圳和上？柘呦绿逖榈 ......行动很猛的另有千寻智能。" 我们构建了一个上千人的数采团队，到今年底会有四千人。今年我们要收罗百万小时数据，明年要抵达上千万小时。" 首创人兼 CEO 韩峰涛告诉数智前线。他语速很快，要尽快面向家庭、商用、工业齐头并进。他强调，这是公司的焦点事情，战略上重视就体现在投入上。他还特意提到与博世、宝马的相助。银河通用已从去年起，在全国铺设无人零售、无人药店，目前已凌驾百个；工业重载机械人进入极氪、宁德、疾驰等工厂；与智源研究院一起在酒店落地清洁机械人 ......有趣的是，宁德时代是多家机械人企业的采购方，" 它的野心很大 "，一位具身企业人士说。这股风潮不止中国具身智能企业。即即是美国领头羊 PI（Physical Intelligence），这家由前谷歌大脑卖力人卡罗尔 · 豪斯曼开办、用真实世界数据做出第一个多任务具身模型的公司，也开始在外洋包括中国大宗建厂，收罗交互数据。业内人士对数智前线剖析，PI" 后劲缺乏 "，受限于美国本土制造业，它不得不靠外洋建厂来弥补数据收罗短板。为什么各人都这么急着来干这件事？" 我觉得全球企业 CEO 都知道要往具身领域投钱，但各人在等一个信号，一旦泛起，大把美元就会从天而降。" 罗剑岚说得很直白，" 作为一个创业公司，优势就是快。谷歌这么大，OpenAI 就是在它护城河最深的地方，硬生生敲出一块地。" 另有行业人士拿 Anthropic 打比方，其 ARR 年化营收已达 200 亿美元，" 这个体量不管谷歌照旧 meta，都不会轻松把它碾死 "。同时，行业预估，今年下半年到明年上半年，是世界模型训练岑岭期，各人都在努力追求模型泛化性，究竟没有规模化的真实数据，模型就没有泛化，没有泛化就谈不上规模化安排。" 所谓基模泛化能力，就是把人类不需要专门学习的技术做到 70%~80% 乐成率，再配上初中学历就能掌握、一键把模型从数采中心带到客户场景的低安排门槛。" 银河通用 CTO 王鹤解释。所有具身行业人士都认同一个路径——特斯拉数据飞轮。已往十年，特斯拉泯灭很大精力，安排车队结构了一个巨大飞轮，车队跑出真实数据，数据回流训练模型，更好的模型再下发车队、去解决更长尾问题，重复循环。它给具身的提示有两条——真实数据很重要，而真实数据只能通过安排获得。眼下具身数据还少得可怜——有人士说 " 连一颗黄豆都没到 "。而数据飞轮一旦转起来，就是护城河，别人要做这件事，也得花同样多精力、时间和资源，可你已经走到前沿去了。千寻则把具身智能的历程分为两阶段，第一阶段把基模做出泛化性，让后训练价钱降到分钟级、边际安排本钱压到极低，" 场景落地所需的后训练数据可降低 60%。" 千寻智能副总裁丛源良说。这样，才华进入第二阶段——几千万台、上亿台机械人铺进真实世界干活，数据回流，零样本解决更多问题。" 你得先把数据和 Infra 做好。这俩没做，你压根不必探索模型结构。" 一家具身智能独角兽的 CTO 对数智前线剖析，而数据和 Infra 之间，则要先数据、后 Infra。理由是规模小的时候 Infra 还发挥不了作用，只有机械人在外安排的数量多了，Infra 才会派上用场。" 刚起步，做数据收益一定是最大的，到一定规模再去做 Infra。这俩都有了，你再做模型结构，我觉得是这样一个顺序。"机械人大脑，究竟需要什么数据？大语言模型用 30 万亿 token 训出了 GPT，具身智能需要什么数据？实际上，它需要一整套笼罩差别能力的数据体系，所以具身企业都在抢家庭、工业、商业场景，齐头并进，收罗差别数据源。而每个场景对模型的训练方法也差别。有业内人士对数智前线剖析，工厂是验证模型的好地方，但要求极致节拍，" 你错一次，对整个产线的影响是大的 "，因此针对一个具体场景要做后训练，强化学习很重要，这样才华抵达乐成率和节拍。家庭不重节拍，但要足够泛化，乐成率可以低一点。每个家庭情况都纷歧样，有人士认为，甚至不太需要后训练，因此安排更快。虽然行业认为 " 一旦家庭的活儿会干了，其他的活儿都会干了 "，但有人士认为，工厂要求的乐成率和家庭的泛化性是两种能力，" 目前在模型上没法统一 "，只能在两个偏向同时迭代。商场也同理，有自己的特殊需求。实际上，进工厂自己很难。无锡数据集团总经理陈青告诉数智前线，翻开工厂的数采场景只能找一把手，老板们不在乎收罗补贴，担心的是工艺外泄。他们目前已与 12 家工业同伴签订了恒久重复进场收罗的协议，" 我们想让真正掌握模型能力的公司落在无锡，一起深入相助 "，重点抓 30~50 家企业——最好是上市公司，因为老板更有久远想法、二代老板也很是清楚。" 要跟他们结成恒久合资人机制，从数采试点走到产线智能装备升级。"相对而言，家庭是一个可以快速安排的地方。一位资深人士说，家庭的名贵之处，是可以让真机在开放情况中探索交互数据。人类能为机械人构建的训练情况可能不到 1%，" 人不知道机械人会在什么地方出错，只有机械人自己知道 "，把机械人放进情况，让它先探索、先失败，人再兜底纠正，这一类数据凌驾在所有数据之上。不过，如果既想快速安排，又想在商业上有快速回报，无人药店、无人零售店、酒店清洁等是很好的模式。" 限定场景后就可以采数据、做闭环、做销售，不需要泛化到所有场景，相信这是目前大大都具身企业的做法。" 一位人士告诉数智前线。而这些场景中，具体需要收罗什么类型的数据？行业流行 " 数据金字塔 " 一说，但陈青更愿意把它比作光谱仪：" 光从左到右，差别频率和能量代表差别作用。" 所有场景险些都需要全光谱数据，它们担负差别作用。其中，真机数据被大宗用于最终安排态，但 " 很难跨本体、收罗本钱很是高 "，在光谱体系中只占一小部分；仿真数据可以做情况数据扩增，在要求毫米级执行、长时间鲁棒性的工业场景中尤为重要，" 但它很难真实模拟形变和力控 "。陈青认为，当下收罗重心正转向内容数据—— EGO 这一以人为中心的数据，能够提炼人的操作逻辑，以及 UMI 无本体数据，把人手臂枢纽行动和末端映射与机械绑定。今年以来，EGO 数据很火，它是指通过头戴摄像头等设备、收罗的人类第一人称视角操作的视频。京东、蚂蚁、美团正通过众包方法快速 Scale up，有业内人士认为，可能未来一天就能到 100 万小时。但丛源良认为，UMI 数据将成为主流。UMI 数据是一种手上拿着夹爪、戴着摄像头等轻量设备，收罗人类真实操作的低本钱计划，其优势是与机械人本体解耦，一套数据能被差别机械人复用。相比 EGO 数据，UMI 数量稍小、精度更高；最精准的是遥操，" 但数据量太小，你还得买一个 50 万的机械人一块弄，遥操上手难度也较大 "。各人也都提到了触觉数据，每一家主要具身企业都坦言要做。" 你要做到穿针引线，触觉作用照旧很大的。" 上海交通大学长聘教轨助理教授穆尧说。不过，穆尧曾与多家机构实验构建触觉数据集，结果 " 几度心碎 "，最终转向仿真引擎去做精细的力和触觉数据的 scale up。已往一年，虽然业内对仿真数据 " 祛魅 "，但他的团队把螺纹配合、齿条啮合，以及多种柔性衣物的庞大任务，通过仿真数据都实现了。具身企业也在思考收罗数据方法。北京智源人工智能研究院理事长黄铁军告诉对数智前线，由于世界模型和具身智能阶段，实时交互性数据会越来越多，" 你踢个球、弹个琴、游个泳，所有都是在跟世界互动 "，采数据的模式也必须厘革，焦点要考虑本钱合理性和便当性。这样看来，建数采中心、用人控制机械人采数据，" 可能是一种本钱纷歧定合理的方法，光建情况就花掉许多价钱。" 他说，今年开始，有企业让工人戴上设备边事情边收罗，人为可能加 20%；再往后，人们戴上耳机、智能眼镜，生活和事情的第一视角被数字化，这跟自动驾驶逻辑差未几，汽车在路上跑的同时，数据就收罗到了，只不过汽车上的传感器许多，人身上还比较少。他进一步举例，乒乓球机械人若能抵达陪练水平，进入工会、学校，采数据甚至可以零本钱乃至有收益。" 进入实际场景后，有可能找到低本钱采数据方法 "，这是已往一段时间，他们在思考探索的。为什么非要自己攥着闭环在跑闭环的这个历程中，一个值得关注的现象是，去年行业中另有工业链分工模式，有人做大脑、有人做本体，但今年更多企业明确走向软硬闭环，既有机械人本体，也训练模型，还做数采设备，甚至做灵巧手、枢纽。" 所有的 recipe（独门秘籍）在无限长的时间里都会酿成公共知识。" 王鹤解释说，" 这个行业最终一定是目今巨头可以做的。" 既然如此，首创公司唯一的竞争优势就是快。" 快你就得闭环，硬件里头别人做欠好的部分，就得控制在自己的环路里。不然你等别人，就慢下来了。" 更多具身企业接纳硬件、数采、数据管线到模型，软硬一体模式。当下，险些每家企业都提到了数采设备。千寻从 2024 年开始研发数采设备，据说迭代七版，" 去年 12 月正式落地，今年下半年本钱会有 10 倍下降。"CEO 韩峰涛告诉数智前线。" 这套工具一定要掌握，不然会很被动。" 上海交大穆尧说，他举例自己有许多想法，但各人说做不出来时，他就会到现场去看整个采数历程——顶置相机怎么配置、全身运控传感器怎么摆、人和传感器如何配合。这关系到立异想法的实现。" 臂、焦点枢纽、灵巧手上腕部相机的安排，至今没看到任何一个令自己满意的计划 "，他认为如果有能力也要自己掌握。它石智航联合首创人、首席科学仆人文超把整个系统类比一条梯度通报的链路，" 具身行业还在早期，模型和应用的梯度还没有通报到前面的硬件，市面上能买到的硬件满足不了规模化应用的需求 "。为此，他们决定自己做软硬件，并研究枢纽、甚至灵巧手，把末端传感器配置、硬件形态、数采方法和安排推理效率放进同一个系统里去优化，" 这些细节才是 VLA、世界模型这些看法背后真正的冰山。" 丁文超说。" 数据管线 " 是当下具身公司比拼的一个焦点。市面上 EGO、UMI 数据供应商 " 质量真的是良莠不齐，好的特别少 "，企业不得不建立自己的一整套质检和规范，并投入数据管线。并且，数据质检、过滤、标注全靠人工的话，本钱谁也扛不住，需要靠模型闭环来提升效率、降低本钱。一位业内人士对数智前线总结，" 数据管线 " 焦点是把人类的单点经验，尽可能汇聚进这条管线，让数据迭代逐步自主化，而 " 第一点就是要做到实时性 "，在收罗历程中同步质检，而不是事后调解。在闭环上，外国具身企业 " 遇到了麻烦 "。有行业人士告诉数智前线，虽然他们实验在外洋建厂来解决交互数据收罗问题，但 " 短期内能解一时的困难，恒久很难 "。基础原因是软硬疏散，好比在美国训练，在美国以外做数据采
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