<具身>智能数《据战》：群核建道场，百度铺【管道】，京东搭舞台,腿张大点就能吃扇贝视频：真实现场引发热议

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

也要分清，“真实现场”不等于“真实发生”。同一句话，有的确实是店员口嗨或顾客起哄；但也有不少是创作者反复摆拍、换机位、后期配字，再贴上“现场实录”的标签，以提高可信度和猎奇感。很多人搜索时会刷到不同版本：有的只听到声音看不到说话者，有的被剪到只剩关键几秒。语境越少，越容易被误读，也越容易被快速传播。

这类视频之所以更容易火，往往是几个因素叠加的结果：其一是标题把一句口头禅包装成“名场面”；其二是剪辑刻意放大信息点，比如慢放、重复、加粗字幕、变声等，把原本可忽略的玩笑固定成记忆点；其三是群体心理起作用——观众一边觉得“低俗”，一边又因为好奇或跟风去评论、转发，最后出现“越骂越火”。

还有个容易被忽略的原因：平台推荐更偏好“高互动”。这种内容天然会引发争论——有人当成玩笑，有人认为像性骚扰式语言，也有人觉得不必上纲上线。评论区一吵起来，互动上升，视频就更容易被继续推送。所谓“引发热议”，很多时候并不是事件本身有多大，而是它特别适合制造对立。

在真实就餐环境里，玩笑与冒犯的边界并不难判断，关键在于对象是否被迫接受、是否带有针对性。同桌熟人互相开玩笑，彼此对尺度有默契，通常不会上升到公共层面的骚扰；但如果对陌生顾客、路人，或镜头前的女性（或任何人）用“腿张大点”去调侃，即便说自己只是“开玩笑”，也很可能让当事人感到被羞辱、被物化。

对未成年人来说风险更明显：他们可能在缺乏判断的情况下模仿台词，在学校或社交场景里复述，造成二次冒犯。对商家而言，这类“梗”短期可能带来流量，但同样可能引来投诉、差评，甚至被平台判定为低俗内容而限流、下架。

下面这张表可以用来快速区分一些“看似类似、实则不同”的情况：

情况	典型表现	更可能的性质	建议处理
口误/无意表达	说完尴尬、立刻更正	低概率擦边	别扩散，尽量保留完整语境再判断
起哄玩笑	周围人哄笑、反复起哄	低俗但未必摆拍	观众谨慎转发；当事人可当场制止
摆拍引流	多机位、字幕强调、反复重复	明显擦边	直接举报、屏蔽账号
针对陌生人调侃	对路人/顾客喊话	可能构成骚扰	记录证据、向店方/平台投诉

普通观众最容易踩的误区，是为了“证明自己不保守”而硬转发，或为了“批判”而截图扩散。很多时候，二次传播本身就是在替内容完成扩散。更稳妥的做法是：不转发、不搬运；在平台内用“不感兴趣/屏蔽/举报”降低推荐。如果家里孩子刷到，也不必用“越禁止越神秘”的方式处理，可以直接说明“这是把食物梗做成性暗示的段子，不适合模仿”，并协助开启青少年模式、清理关注列表和历史记录。

如果你是视频中的当事人，或被明确指向的对象，优先关注自身安全和证据留存：保留原视频、评论区截图、发布时间、账号信息，以及可能的拍摄环境线索。遇到线下起哄或骚扰，尽量在公共区域寻求店员或同伴协助，必要时再向平台或相关部门反映。

很多人在搜索“腿张大点就能吃扇贝视频”时，会不自觉把争议归到“扇贝”这种食材上。但问题从来不在食物，而在表达方式和传播动机。扇贝本就是常见海鲜，被拿来做低俗双关，只是因为在部分俚语里存在性隐喻空间。把矛头对准食材、商家或某类人群，反而会模糊真正该讨论的边界：公共表达是否尊重他人、平台是否有效治理擦边、观众是否能克制猎奇式传播。

网络热梗来得快、退得也快，但它留下的影响往往落到具体的人身上。少一次转发、少一句跟风复述，往往比在评论区争输赢更有效。

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不见星空汉服介绍

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不见星空汉服特色

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3. ☀️「技术百科」☀️ 女班长自愿扒开裤子让我桶官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:女班长自愿扒开裤子让我桶下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V24.30.60.0(安全平台)登录入口💫《女班长自愿扒开裤子让我桶》是一款侦探解谜的烧脑游戏，玩家们在游戏中需要找到其中的犯罪线索，根据现场的调查，找到其中的各种案件，看看你的侦探能力，体验不同的选择方式，为你提供更多的游戏乐趣，一起来这里看看吧！

4. ☀️「文化前沿」☀️ skixix软🌿⭕件🌿免费打开官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:skixix软🌿⭕件🌿免费打开下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V3.07.3.6(安全平台)登录入口💫《skixix软🌿⭕件🌿免费打开》是一款拥有精彩刺激地氛围的全新冒险挑战游戏，玩家需要勇闯的危机重重的密室，同时还会有恐怖怪物的追捕，随时都可以挑战冒险，暗黑风格游戏画面享受更多精彩，随时都可以玩，喜欢就来下载试试吧！

5. ☀️「机械百科」☀️ 美女隐私㊙️黄wwwp站免费版官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:美女隐私㊙️黄wwwp站免费版下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V21.09.6.88(安全平台)登录入口💫《美女隐私㊙️黄wwwp站免费版》是一款恐怖题材解谜游戏，胆小的朋友们不要玩哦，游戏画风非常的惊悚怪异，搭配游戏中的音乐给人毛骨悚然的感觉，在这里你可以通过游戏画面找出线索，在这里走出去，要小心游戏中的奶奶哦，她会在你不注意的时候出来，不要被吓到。

6. ☀️「系统百科」☀️ 免费🔞成人❌❌在线看官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:免费🔞成人❌❌在线看下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V4.93.2.58(安全平台)登录入口💫《免费🔞成人❌❌在线看》是一款超级好玩的忍者闯关游戏，在这里有着各种不同的道具可以使用，关卡众多，挑战性十足，各种冒险与刺激都可以体验到，与众多怪物进行对战，喜欢的话就来下载试一试吧！

7. ☀️「通信百科」☀️ 原神美女的隐私㊙️图片官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:原神美女的隐私㊙️图片下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V9.13.0.73(安全平台)登录入口💫《原神美女的隐私㊙️图片》是一款能够开始精彩冒险的全新挑战竞技游戏，玩家在这里开展的一场精彩的逃脱冒险，需要玩家在暗黑且略带惊悚的氛围的房间中开始寻找线索，同时还需要躲避怪物的追捕，游戏玩法非常简单，喜欢玩就来下载试试吧！

8. ☀️「太平洋游」☀️ 13禁🍆🍑🔞❌❌❌毛爿官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:13禁🍆🍑🔞❌❌❌毛爿下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V0.0.5.5(安全平台)登录入口💫《13禁🍆🍑🔞❌❌❌毛爿》是一款冒险题材的游戏，游戏采用塔楼的风格设计，在游戏中玩家将操作角色不断的爬上塔楼，消灭所有的敌人，拯救被困的公主，卡通的人物形象，让玩家在游戏中更加放松心情，感兴趣的快来体验一下吧！

9. ☀️「多玩游戏」☀️ 国产做受❌❌❌777cos游戏官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:国产做受❌❌❌777cos游戏下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V85.15.0.72(安全平台)登录入口💫《国产做受❌❌❌777cos游戏》是一款以宝可梦为题材的手机游戏，玩家在这里可以开启自己抓捕小精灵的旅程哦，这里拥有风格各异的独立世界，各色主题的玩法，还有超级多可爱的小精灵等待你来冒险，快来竞技闯关吧，驯服属于你的宝可梦精灵吧！

不见星空汉服下载方式:

①通过浏览器下载

打开“不见星空汉服”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://jiangxi.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

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打开“不见星空汉服”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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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。

不见星空汉服安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问不见星空汉服官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://haizhu.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）来选择不见星空汉服。

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🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动不见星空汉服软件时，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：不见星空汉服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。

不见星空汉服使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加不见星空汉服”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。

⭐️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，不见星空汉服支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️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。

进入不见星空汉服教程

1.打开不见星空汉服，进入不见星空汉服前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入不见星空汉服，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。

不见星空汉服特点

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更新内容

一、修复游戏闪退问题

二、新增探索副本迷宫

三、新增快捷操作菜单

四、新增“镜像世界”设定章节

五、增强稳定性，防止卡死

六、新增屏幕录制功能