WAIC深度觀察：具身數據，進入「開箱即用」時代
重點摘要
真正的「Model-Ready Data」，高精度、多模態、多樣性缺一不可。 作者丨高景輝 編輯丨馬曉寧 “具身智能的數據需求，遠沒有摸到上限。”在WAIC主論壇上的一次對話中，亮源新創創始人姜旭的判斷引起了廣泛共鳴。他進一步提到，具身智能本質是大模型向物理世界的延伸，會沿著“規模化預訓練→規模化對齊→規模化部署”的三階段範式演進，和大模型時代一樣，智能供給的紅利核心來自數據，現在行業連最基礎的預訓練階段的數據缺口都沒填上。
真正的「Model-Ready Data」，高精度、多模態、多樣性缺一不可。
作者丨高景輝 編輯丨馬曉寧 “具身智能的數據需求，遠沒有摸到上限。
”在WAIC主論壇上的一次對話中，亮源新創創始人姜旭的判斷引起了廣泛共鳴。
他進一步提到，具身智能本質是大模型向物理世界的延伸，會沿著“規模化預訓練→規模化對齊→規模化部署”的三階段範式演進，和大模型時代一樣，智能供給的紅利核心來自數據，現在行業連最基礎的預訓練階段的數據缺口都沒填上。
的確，這個直面行業核心的觀點足夠尖銳，但對於數據的問題要如何解決，論壇上的嘉賓似乎沒有給出足夠詳細的解答。
於是，帶著這個疑問，雷峰網AI科技評論走訪了WAIC上的具身智能企業，希望從一線從業者口中找到答案。
值得慶幸的是，今年參展的具身數據基建公司不在少數，提供的乾貨也很多，尤其是在和簡智機器人的交流中，我們搞清楚了當前行業究竟缺什麼數據、要如何獲取這些高質量的數據。
01具身行業真正缺的，是 "開箱即用" 的數據很多人說具身行業缺數據，但事實果真如此嗎？
互聯網沉澱的人類視頻已經超過百億小時，這曾被認為是具身模型預訓練的重要燃料。
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