具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017

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文章摘要

具身智能作为AI与物理世界交互的重要方向，其发展高度依赖数据这一”生命线”。在近期举办的具身智能数据专题论坛中，行业专家揭示了当前面临的三大核心挑战：数据稀缺性与泛化能力不足、物理真实性与规模化短缺、商业闭环与数据飞轮脱节。这些挑战直接制约着机器人基础模型的构建，使得具身智能尚未迎来类似计算机视觉领域的”ImageNet时刻”。

针对真机数据的高成本瓶颈，三位专家提出了差异化解决方案。香港大学李弘扬教授团队通过AgiBot World数据集开源百万条真机轨迹，并创新性提出人机协同数据管线理念，强调在数据采集源端建立标准化操作流程和元数据记录体系。光轮智能杨海波总裁则聚焦仿真合成数据，通过物理真实性增强、人类示范在环、场景多样性构建和数据闭环验证四维创新，致力于弥合仿真与真实世界的”领域差距”。艾欧智能高飙技术总监另辟蹊径，采用与机器人本体解耦的技术路径，通过多模态传感器采集人类行为数据，其贡献的开放数据集已获得ICRA 2024最佳论文奖。

仿真合成数据被普遍视为具身智能发展的必经之路。专家们构建了具身数据金字塔模型：底层是海量互联网数据，中层为仿真遥操合成数据，顶层则是少量高价值真机数据。光轮智能正在推进”仿真+算力”平台化服务，制定”光轮就绪”资产标准，未来可能演变为类似云服务的整合平台模式。值得注意的是，世界模型生成数据与仿真数据存在互补关系，前者需要后者补充物理信息真实性，这种协同关系将重塑数据服务生态。

硬件演进对数据范式产生深远影响。新型传感器提升了数据维度和保真度，边缘计算能力实现”边采集边处理”，这些技术进步正在降低数据采集门槛。艾欧智能通过升级工具链支持多模态数据融合，其研发的动捕服集成端侧预处理模块，显著提升了数据采集效率。虚实融合的数据闭环被认为是可行路径——用少量真实数据冷启动，通过合成数据大规模扩增，最终形成持续迭代的飞轮效应。

产学协同是突破数据瓶颈的关键。学术界在算法创新方面具有优势，但需要企业提供真机本体、仿真平台等资源支持。李弘扬教授呼吁行业打破数据壁垒，期待出现类似Waymo的标杆性数据集。当前亟需建立开放式的素材平台或实训厂，让商业需求驱动数据积累，而非单纯为采集而采集。专家预测，当硬件形态趋于稳定时，具身智能将迎来真正的”ImageNet时刻”，届时仿真与真机数据将在特定比例下实现”会师”。