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
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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。
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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”
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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。
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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。
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7B 參數臨界點:27 萬小時數據堆出泛化能力
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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。
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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
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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
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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。
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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。
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