行业趋势与市场动态 - 行业正经历从感知AI、生成式AI到物理AI的演进历程，2025年被视为智能体落地的元年[2] - 生成式人工智能支出在2024年较2023年增长6倍以上，垂直AI领域实现12倍增长，印证大模型产业落地加速[4] - 具身智能作为AI技术联通机器人进入真实物理世界的重要载体，成为行业焦点[2] 技术演进路径 - 具身智能正经历从Robot 1.0到Robot 3.0的跨越式发展，大模型与机器人融合重构感知、决策、控制的整体系统能力[4] - 端到端神经网络已能让机器人理解并执行人类指令，实现真正的人机对话交互，例如谷歌RT-2和Figure发布的大模型加持机器人[4] - 技术发展面临数据异构性、高质量数据获取困难、奖励信号难度量及缺乏专业数据基础设施等挑战[5] 解决方案与技术突破 - 推出专为AI设计的多模态数据湖解决方案，通过统一数据采集框架、时序对齐机制、高质量数据仿真构建完整数据处理管理体系[5] - 方案集成NVIDIA NeMo Curator等工具，实现端到端的GPU加速处理能力[5] - 在智能驾驶领域应用显著，某头部智驾公司采用LAS Lance + EMR Ray架构，模型训练速度提升1.5倍，GPU利用率从30%提升至95%，整体成本降至四分之一[7] 方案核心优势与生态构建 - 多模态数据湖方案具备四大核心优势：支持主流AI框架无缝对接、多模态数据统一管理与融合、从数据回流到训练的一站式处理、基于开源组件的企业级服务能力[7] - 推动具身智能发展需组织层面变革，培养创意涌现力、敏捷迭代力和孵化支撑力[8] - 通过大模型技术和多模态数据湖基础设施双轮驱动，为机器人、自动驾驶、智能制造、仿真应用等产业提供技术支撑[8]