GAIR 2025 「数据&一脑多形」分论坛，激辩 AI 演进路径

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文章摘要

第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛聚焦两大技术前沿：数据价值的重构与“一脑多形”架构的革新。数据正从传统资源转变为定义模型认知边界与价值对齐的核心框架，而“一脑多形”则通过统一底层认知核心衍生多形态智能体，推动通用性与自主性突破。两者的融合为高阶AI发展提供了路径——以革新性数据方法论支撑多样化智能形态的协同进化。

诺亦腾机器人CEO戴若犁提出，具身智能领域对高质量、跨本体数据的需求激增。动作捕捉技术可构建标准化数据工厂，但遥操作等传统采集方式面临成本高、能力局限等挑战，需转向以人为中心的数据复用体系。极数迭代CEO佟显乔指出，数据服务将成为机器人赛道的“Scale AI级机会”，其团队通过平台化工具链实现真机与仿真数据效率提升30倍，加速模型迭代。圆桌讨论中，业界共识认为数据质量应“以终为始”，通过模型表现反向优化采集标准。

“一脑多形”议题下，微分智飞创始人高飞展示了飞行智能体的“小脑-大脑-群脑”三位一体方案。无人机集群已实现复杂环境自主导航与协同搬运，其端到端神经网络可部署于50克级设备，凸显轻量化优势。宁波东方理工金鑫团队提出空间智能三级架构，通过Occupancy生成技术连接场景理解与多模态数据合成，并与车企合作测试自动驾驶泛化能力。上海人工智能实验室王靖博强调，人形机器人控制正从“盲动”转向感知驱动，其团队通过体素化环境表示与仿真对齐，显著提升复杂地形运动策略迁移率。

圆桌论坛揭示了行业现状：技术路线尚未收敛，但AI与机器人融合带来的智能飞跃已显现。高飞认为无人机端到端控制是未来趋势，金鑫指出世界模型需结合任务特性差异化设计，王靖博则坦言通用控制器落地仍受硬件制约。尽管“星辰大海与商业变现”的平衡难题待解，飞行机器人高危作业、人形设备非结构化场景交互等应用已初现曙光。

论坛最终指向一个共识：下一代智能系统的核心在于数据与架构的共生——通过认知统一性支撑形态多样性，最终实现AI从语言理解到物理世界的跨越。