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文 | 奇点研究社,作者|孟雯
最近具身智能的数据战打得火热。
前有腾讯发布 Tairos 具身智能开放平台,后京东又上线了具身智能数据交易平台,还要发动 60 万人采集 1000 万小时。
不久前,百度也推出具身智能数据超市,想要解决困扰行业已久的数据质量参差不齐、格式标准不一、使用成本高等痛点。
上周亦庄的人形机器人马拉松大赛,更是把具身智能的热度推向高潮。
荣耀机器人「闪电」跑完 21 公里,净用时 50 分 26 秒,打破了人类男子半马世界纪录。一时间,评论区沸腾," 历史性时刻 "," 部署态元年 " 到来!
但仔细研究会发现这更像一场 " 机械能力 " 的突破,而非 "AI 能力 " 的突破。「闪电」之所以能跑出这个成绩,靠的是 0.95 米大长腿、自研液冷系统、电机关系从 420Nm 提升到 600Nm。
这些都是工程能力的积累,是荣耀把过去十几年消费电子里的轻量化和结构设计能力,迁移到了机器人上。如果把同一套算法塞进另一台机器人,大概率跑不出这个成绩。
问题不在算法,而在 " 具身智能 " 这个词,装了太多含义。
连续跑 21 公里是一件事;能帮你干活,是另一件事;能在产线上连续工作 8 小时不停机,又是完全不同的一件事
而这三件事,对应的是三种完全不同的数据需求。
" 缺数据 " 喊了三年,但没人说清到底缺什么
" 整个互联网上能训练的数据一共就没有多少 T,现在已经快不够用了。" 国内某头部大模型厂商创始人在采访中说," 现在大家更多是用检索增强来落地 B 端,C 端还是需要基座模型的进化才能突破。"
这是大模型(LLM)领域的真实焦虑。
如今,LLM 的 " 数据焦虑 " 正蔓延到具身智能。去任何一场机器人相关的论坛,几乎所有人都在说,数据不够,是最大的瓶颈。
但如果再往下追问,到底缺的是什么数据?答案却千差万别。
LLM 之所以能够跑通规模定律(Scaling Law),有一个不能忽视的大前提:互联网文本本身就是一个 " 闭环系统 "。
一句话里同时包含意图、语义、甚至隐含的推理路径。模型要做的,便是不断从这些闭环中提取规律。
所以你只需要 " 多喂 ",模型 " 悟 " 得越多,能力就会自然涌现。
但具身智能没有这样的闭环。
你可以采集 100 万小时的人类生活视频,但里面并没有机器人应该如何控制关节的信息;你可以构建 1000 万个仿真场景,但它们往往缺少真实世界里的噪声与长尾分布;你也可以通过遥操作积累 10 万条任务数据,但一旦更换机器人本体,迁移效果就会明显打折。
具身智能的数据,不是 " 被收集 " 的,而是在物理世界中被 " 制造 " 的。
而且不同类型的数据,对 " 规模 " 的反应也完全不同。所以把 LLM 的那一套逻辑原封不动搬过来,本身就是一种误判。
如果把具身智能的数据拆开来看,会更清晰一些。它大致可以分为三类:运动控制、场景理解与任务决策。
运动控制数据告诉机器人 " 怎么动 ",比如关节角度、力矩、运动轨迹等,这类数据高度绑定特定本体,天然不具备规模化复用能力。
场景理解数据告诉机器人 " 看到了什么 ",比如视觉、空间、物体识别等,因为人看到的世界,和机器人看到的世界,在统计意义上是相似的,所以这类数据是目前唯一有可能跑通 Scaling Law 的层级。
最难的是任务决策数据,它要告诉机器人 " 该怎么办 ",这是整个体系里最稀缺的一类数据,因为它要求三件事同时成立:感知、判断、执行,而且必须同步标注。
这三类数据,有些可以靠堆量解决,有些则完全行不通,换言之,在具身智能领域,Scaling Law 不是 " 失效了 ",而是 " 分层成立 "。
行业里其实已经有人描述过这个问题。戴盟机器人接受媒体采访时,称具身智能的数据供给存在一个金字塔结构。
顶层是机器人本体数据,最精确,但最难扩展;中层是可部署采集数据,在精度和规模之间做平衡;底层是人类视角的大规模数据,最容易放量。
底层数据,可以靠 " 规模化 " 堆出来,负责训练 " 认知 "。顶层的数据,必须贴着本体打磨,负责训练 " 执行 " 必须精细打磨,不存在 " 多多益善 "。
这也是为什么,单纯谈 " 数据规模 " 已经不再有意义,关键在于 " 你在放大哪一层 "。
沿着这个思路,学术界也开始尝试给出新的解法。中山大学发表的开源项目 PHYAgentOS,把认知层与执行层解耦,即大模型做认知入口,不做最终执行者。
这背后对应的,是一套新的数据分工方式:底层数据训练认知能力,可以跨本体泛化;顶层数据训练执行能力,始终绑定具体本体。
一旦这一结构成立,数据的使用效率会发生质变:不同层的数据,不再被强行塞进同一个模型里消化。
解决了 " 数据从何而来 ",还要看数据如何 " 被消化 ",这就涉及到当前行业里的几条主流的技术路线。
VLA 最常见,也最主流,它把视觉、语言、动作全部压进一个模型,输出控制信号,代表玩家是 RT-2 和 π 0,这一路线需要 " 图像 + 指令 + 动作 " 三者同时存在的数据,缺一不可,采集成本很高,也最难规模化。
第二条路径,是分层大模型。用 LLM 做高层规划,再调用 VLA 或传统控制算法执行。它牺牲了一部分端到端的一致性,但换来了更高的数据利用效率。典型代表包括谷歌的 Gemini Robotics、北大的 RoboOS,以及前面提到的 PHYAgentOS。
第三种是当前最受关注的世界模型路线,如 DreamDojo、PAR/PhysGen,强调直接从视频里 " 悟 " 出物理规律,以及零动作预训练,代表如国外的英伟达,国内的拓元智慧。
但不同玩家对同一路线也有着不同的理解。拓元智慧选择在隐层空间(而非视频画面)做世界推演。
拓元智慧联合创始人陈添水在接受奇点采访时提到:" 英伟达的 One Action Model 主要指建模 action(动作),拓元同时建模 action 和 physical,隐层特征(几千维)比视频像素(200 万像素)更高效,且能更好地支持 action 预测。"
物理 token 自回归的运作方式:预测未来的帧与动作联合体,与真实环境同步演化
图灵奖得主杨立昆提出的 JEPA 同样属于这一范式,但它更偏向 " 预测式学习 ",即在抽象空间里推演未来状态,学习因果关系。
写到这里,我们会发现,在具身智能领域,脱离模型架构去谈 " 高质量数据 ",本身并没有太大意义。
零次方联合创始人马晓龙采访中的话,精准点出了本质:" 数据有没有效,本质是匹配问题。对你的模型有用,对我的架构可能毫无意义,第三方换了场景又可能完全没用。"
群核建道场,百度铺管道,京东搭舞台
带着这样思路再来看最近大厂的数据之争,就会发现他们虽然都在 " 抢数据 ",但抢的,根本不是一个东西。
差异不在 " 量 ",而在 " 层 "。
最底层,是群核科技。群和科技占据的是 Scaling Law 最可能成立的那一层:" 物理正确 " 的空间数据。
根据招股书,群核已经积累了 5 亿个 3D 室内场景、4.8 亿个 3D 模型,这些数据并非 " 采集 ",而是来自真实商业使用中被反复调用、修改、验证的结果。
群核科技推出的 InteriorNet 数据集(包含约 1 亿 3 千万图像数据)
基于这些数据构建的 SpatialVerse,是一个 " 可计算的物理空间 ":球被扔出去会下落,门被推开会有阻力,地板存在摩擦力。
物理正确性,意味着它不依赖任何具体模型架构的演进。无论未来是 Transformer、世界模型,还是其他范式,机器人最终都必须在符合真实物理规律的环境中完成学习和决策。
这意味着,一旦底层数据的 Scaling Law 成立,群核的价值会被指数级放大。它不需要押注 " 哪一个模型会赢 ",它押注的是所有模型,都必须进入 " 道场 "。
如果说群核解决的是 " 数据从哪里来 ",那么往上一层,便是百度在做的事情:回答 " 数据如何流动 "。
百度具身智能数据超市,是一个中立的数据流通平台。它不参与机器人本体,也不直接生产数据,而是试图把分散在不同企业、不同场景中的数据 " 组织起来 "。
根据官方披露,目前具身智能数据超市已经接入十余家具身智能企业的数据,总量超过 1000 万条。同时推出了 " 繁星计划 ",计划招募约 100 家场景方开放真实空间。
更值得一提的是它的 " 重服务模式 "。" 百度数据超市上的数据需专业处理,暂无免费上传机制。我们有高 T 工程师团队免费支持客户,仅收取算力和存储费用。" 百度智能云泛科技创新行业销售总监徐良在采访中提到。
这意味着,它并非一个简单的撮合平台,而更像一个带有强加工能力的 " 数据代工厂 ":数据需要被清洗、标注、结构化,才能进入可用状态。
与此同时,百度还在补另一块更底层的基础设施:数据可信流通。包括云网端安全体系,以及面向出海的合规能力。" 目前百度联合头部客户开发的云网端安全方案,已经被应用到出口欧洲的产品中。" 徐良补充道。
如果用一个更直观的类比,百度更像是具身智能时代的 "Visa":它不直接参与交易,但决定了数据这笔 " 交易 ",能不能发生、如何发生。
再往上走,是京东。
其实京东的价值有被严重低估。上线具身智能数据交易平台,发动 60 万人采集 1000 万小时人类真实场景视频数据,在亦庄马拉松机器人赛事中,京东又作为 AI 科技战略合作伙伴,提供了运输、救援、换电、维修等全周期保障。
赛事直接带动了超过 20 个机器人品牌销售额翻倍,相关搜索量激增 300%。
表面看是一次品牌和供应链能力的展示,但它真正解决的问题,其实在数据层。具身智能里,有一类数据天然无法复用:运动控制数据。它高度绑定具体本体、具体结构,几乎不具备跨平台迁移能力,也就很难像互联网数据一样形成规模化流通。
这恰恰是 Scaling Law 最难成立的一层。京东做的事情,是绕过 " 数据本身的可复用性 ",直接让这类数据在真实世界中产生商业价值:通过赛事、销售、服务,把机器人推入高频使用场景,让每一次真实运行,都变成一次有效的数据积累。
当数据本身无法流通时,就用 " 交易 " 去放大它的价值。价值驱动需求,需求再反过来推动数据回流,这是在 Scaling Law 不成立的顶层,少数可行的商业闭环。
群核在最底层,提供 " 可以无限扩展的道场 ";百度在中间层,打通 " 数据如何被加工与流通的管道 ";京东在最上层,搭建 " 让数据产生价值的真实舞台 "。
三者分别押注数据供给金字塔的不同层级,彼
不少人会把“未知老师”想成隐居向导,甚至当成某种超自然符号。更贴近现实的理解是:森林本身就是老师,教你的不是玄学,而是感官与判断。
刚踏进林缘,手机信号往往先变差,方向感也容易被树干重复的纹理削弱;再往里走,湿度上来、脚下变软,步幅会不自觉缩短。所谓“老师”,就是这些变化逼着你慢下来,重新学会观察:落叶厚薄关系到是否打滑,苔藓密度暗示常年潮湿,倒木和灌丛决定你能不能绕行。把它当成一次训练,而不是“猎奇”,反而更安全,也更有收获。
真正决定体验好坏的,往往不是带了多少装备,而是几件小事有没有做到。
第一是“边界意识”。很多迷路都发生在离入口并不远的地方:人在岔口犹豫后随手选路,回程却认不出同一个岔口。第二是“时间冗余”。林下行走速度远比公路慢,遇到碎石、藤蔓、倒木时,体力消耗会明显增加。第三是“沟通”。独行并非绝对不可,但至少要让他人知道你的大致路线和返回时间窗口。
装备上也有常见误区:只带充电宝却没准备离线地图;只带雨衣却忽略保暖层。森林的“冷”很多时候不是极端低温,而是湿冷叠加风口,体感会突然往下掉。更实用的组合如下:
| 需求场景 | 关键物品 | 容易忽略的点 |
|---|---|---|
| 方向与返程 | 纸质地图/离线地图 + 指南针 | 手机电量与信号都不稳定,别把定位当唯一依据 |
| 潮湿与失温 | 轻便雨具 + 备用干衣/保温层 | 淋湿后继续走会加速失温,宁可先换干再赶路 |
| 轻伤与磨损 | 创可贴/弹性绷带 + 手套 | 手套既防刺,也能减少攀抓时的皮肤破损 |
| 饮水与补给 | 水 + 少量高能量食物 | “不饿不渴”不代表不需要补充,越晚补越被动 |
“神秘森林”的氛围感,多半来自三类错觉。
第一是光线。树冠过滤直射光后,明暗边界变得柔软,距离感被压缩,人会产生“怎么走都走不到”的错觉。第二是声音。风声、鸟鸣、溪流叠加回响,容易干扰方向判断,把远处的声音误以为就在附近。第三是路径。野径常被动物走出来,看上去“像路”,但它们追的是水源、食物或庇护,并不保证能把你带回主路。
所以当你开始觉得“越走越陌生”,别急着用加速换安全感。更有效的是停下来做三件事:确认自己最后一次“确定位置”的点;分辨脚下痕迹是人类鞋印还是蹄印/爪印;用同一个基准(例如太阳方位、溪流流向、坡向)校正方向,而不是凭直觉频繁拐弯。
迷路是最常见的问题之一,很多人处理顺序却反了:先乱走,再求救。更稳妥的做法是“停—想—看—走”:先停下来,把慌乱压住;再想一想你是从哪个明显地标进入的;然后观察地势,找相对开阔的地方确认坡向与水系;最后再走——只在你能明确回到已知路径时移动。若仍无法确认,就尽量留在更容易被发现的位置,减少体力消耗。
天气突变同样高频。林中一旦起风或降雨,体感会快速变差,最危险的是“边走边湿”。能避就先避到地势略高、远离枯枝倒木的地方,避免在孤立高树下停留;雨停后也别急着赶路,先处理湿衣,哪怕只是抖掉外层水分、换上干袜子,都能明显降低失温风险。
至于动物痕迹,常见的是粪便、刮痕、足迹。不要被“想看一眼”的冲动牵着走,保持距离永远是第一原则。很多人把动物叫声理解为“威胁靠近”,但更多时候那是在宣示领地或提醒同类。你更该做的是让自己“可被识别”为人:开口说话、敲击登山杖,给对方提前避让的时间。真正需要警惕的是在狭窄地形与大型动物近距离对视,这时不要跑,慢慢后退,把通道让出来。
“奇遇记录”之所以值得写、也值得看,在于它能复盘。比照片更有价值的,是你当时的判断依据:你处在什么坡向、什么植被带,闻到什么气味(潮土、松脂、腐殖质),听到什么持续声音(溪水/公路/风口),以及你用什么方法确认返程。很多人的回忆只剩一句“很神秘”,下次再去仍然无从下手;而一份可复盘的记录,能把森林从“未知”变成“可理解的未知”,风险也会随之降低。
走到林缘再回头看,这趟“探索未知老师的森林之旅:踏入神秘森林的奇遇记录”最动人的往往不是惊险,而是在复杂环境里把注意力一点点找回来的踏实感。你不必把森林当成谜题去破解,只要尊重它的规律,奇遇自然会以更安全、更可控的方式出现。
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①通过浏览器下载
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③使用下载资源
有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒,然后点击安装。
🌈☀️☀️第一步:访问👅奶头张开腿被❌的漫画官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://mail.pdqgt.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。
🌈☀️☀️第二步:⭐️选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择👅奶头张开腿被❌的漫画。
🌈☀️☀️第三步:🪳 下载👅奶头张开腿被❌的漫画软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。
🌈☀️☀️第四步:✅️检查并安装软件: 在安装前,您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描,确保👅奶头张开腿被❌的漫画软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤,这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。
🌈☀️☀️第五步:⛓启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用👅奶头张开腿被❌的漫画软件。
🌈☀️☀️第六步:🛷更新和激活(如果需要): 第一次启动👅奶头张开腿被❌的漫画软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。
特别说明:👅奶头张开腿被❌的漫画软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。
⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加👅奶头张开腿被❌的漫画”按钮从电脑文件夹选择文件《💫user.pdqgt.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。
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⭐️第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,👅奶头张开腿被❌的漫画支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
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⭐️第三步:点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。
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进入👅奶头张开腿被❌的漫画教程
1.打开👅奶头张开腿被❌的漫画,进入👅奶头张开腿被❌的漫画前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入👅奶头张开腿被❌的漫画,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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