【财新网】不同于通用大模型依托互联网文本形成成熟的数据供给生态,面向物理世界的具身智能,对交互数据的场景真实性、动态多样性提出更高要求。在模型架构路线尚未统一、算力资源持续紧张的背景下,数据环节的产业化分工,正在成为行业热议方向。参考自动驾驶赛道独立数据服务商的成长路径,市场关心:专门服务机器人的物理数据采集与运营中心,是否有望成为独立赛道?
财新:数据采集中心,未来会成为一个独立的生意吗?
熊友军:未来具身智能领域会面临几个关键的发展瓶颈。第一个是模型层面,包括算法、架构等一系列问题。目前具身智能大模型尚未形成统一方案,技术路线还没有收敛。早期业界认为 VOA 可以解决相关问题,之后又转向分层控制思路,采用多模态大模型搭配 VOA、世界模型的方案。而当下,行业又开始探讨大一统的端到端模型。所以行业仍处在持续讨论、不断迭代进化的阶段,技术范式还在持续探索之中。


















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