具身智能卡殼數據關？三大數采流派對決，7B 參數破局關鍵

哈嘍，大家好，桿哥這篇評論，主要來分析具身智能卡殼數據關？三大數采流派對決，7B 參數破局關鍵

LLM 靠文本暴力壓縮封神，具身智能卻卡在了物理世界的門檻。我們不缺 H100 算力，也有 Transformer 算法，唯獨少了打開現實大門的鑰匙 —— 帶物理常識的真機交互數據。

從 GEN-0 的 7B 參數涌現到三大數采流派混戰，這場關于數據的爭奪戰，正在改寫具身智能的未來。

維度詛咒：物理世界沒有 “現成 Token”

LLM 的成功，離不開互聯網萬億級離散文本 Token 的喂養。但物理世界完全是另一番景象，機器人的每一次抓取、移動，都是連續的數據流。

關節力矩、視覺光流、指尖觸覺反饋，構成了 3D 空間 + 1D 時間 + 力反饋的高維數據。這些數據沒法像文本那樣輕松生成，完美物理模擬器問世前，真機數據仍是唯一出路。

7B 參數臨界點：27 萬小時數據堆出泛化能力

近期大火的 GEN-0 模型，揭開了具身基座模型的核心密碼：7B 參數是從 “死記硬背” 到 “靈活泛化” 的臨界點。

低于 7B 參數的模型會 “鈣化”，換個場景就失靈；而達到 7B 參數后，模型能理解物理常識，應對未知場景。支撐這一突破的，是 27 萬小時真實操作軌跡，覆蓋數千個非標場景。

Generalist AI 早已跑通核心鏈路，2025 年 6 月 17 日公開跨設備泛化結果，9 月 24 日實現 “一次示范組裝”，無需任務特化工程。

數采戰國時代：三大流派各顯神通

為解決 “真實與規模” 的矛盾，行業形成三大數采流派。精密遙操作流派像 “金標準”，但 1 小時數據需 1 小時人工 + 昂貴硬件，場景受限。

流派靠海量互聯網，卻缺關鍵的動作指令和力反饋，如同看一萬遍游泳仍不會下水。便攜式采集流派堪稱破局者，300 美元內的設備就能像自拍桿一樣，采集多樣化場景數據。

從輸血到造血：數據閉環才是終局

GEN-0 的諧波推理架構顛覆了傳統模式，讓模型 “邊想邊做”，感知流和動作流異步協同，不需要完整思考鏈再行動。

這也要求數據必須實時、敏捷，才能訓練出適應物理世界的智能。現階段靠數采廠雇人采集的模式不可持續，理想終局是數據閉環。

當機器人進入家庭、工廠，作業過程中自然產生數據，像特斯拉影子模式那樣，機器人越多數據越多，智能迭代越高效，這才是具身智能的終極形態。