【财新网】通用大模型的能力跃迁建立在海量文本数据之上,但具身智能面向动态、不确定的物理世界,对数据的属性、采集方式、标注范式提出了完全不同的要求。为了解决机器人的感知、理解与行动学习问题,行业逐步演化出三条差异化的数据来源路径:从公开互联网视频中学习世界常识,在仿真环境批量生成合成数据做高效预训练,以及在真实物理世界采集真机交互数据打磨落地能力。三条路线各有支持者,也衍生出关于技术路线取舍的讨论。
财新:目前行业中具身智能数据主要分为三类:真机交互数据、仿真合成数据与互联网视频数据。如何看待这三条数据路线的竞合关系及发展趋势?























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