行业核心观点 - 数据竞赛的关键分水岭在于是否回归数据采集的“第一性原理”，即追求可复用、可扩展、可演进的规模化数据流，而非数据方案的路线之争 [1] - 传统执着于单一本体、高成本标注的真机遥操模式难以支撑Scaling Law所需的数据洪流，背离了智能泛化的基本逻辑 [1][24] - Generalist AI的突破重写了具身智能时代的数据法则：打破本体依赖，建立可复用、可扩展的数据飞轮是迎接Scaling Law时代的关键 [25] 具身智能领域的Scaling Law验证 - 2025年11月4日，Generalist AI发布GEN-0具身基础模型，在27万小时人类操作视频数据上完成训练，首次在机器人领域验证了Scaling Law的存在，被业内誉为具身智能的“ChatGPT时刻” [1] - 27万小时的数据量远超目前公开的所有本体机器人数据集，且数据量仍以每周1万小时的速度增长 [3] - Generalist采用了UMI（通用操作接口）方案，使数据采集设备与机器人本体解耦，可在全球数千个家庭、仓库、工作场所灵活部署，实现了真正的规模化数据采集 [12] 真机遥操数据的瓶颈 - 真机遥操数据采集本质是受限于物理世界的线性积累过程，其缓慢的积累速度无法满足Scaling Laws对数据规模的指数级需求 [3] - 典型模式是围绕特定机器人硬件建立线下数据工场，由操作员遥操作真实机器人进行任务演示，其增长严重依赖“堆人头”和实机运行，是线性的 [3] - 物理硬件的“锚定效应”使得数据采集体系刚性且笨重，无法实现灵活、快速的规模化扩展，数据积累速度被硬件能力和可用性锁死 [4] - 真机遥操数据虽质量高，但难以跨形态部署，当机器人本体迭代或需求变化时，此前数据资产难以复用，形成“卖本体”驱动的数据采集模式 [12] - 数据采集消耗大量人力物力，大部分采集员为兼职或外包，影响数据质量，且难以触碰Scaling Law [12] 具身机器人落地的核心需求 - 产业核心命题是倾听具身机器人的“真实需求”，其价值实现核心在于“用起来”的深层逻辑，即场景应用必须同时满足刚需性、长效性与规模经济性的三重诉求 [5] - 真正落地方向是成为人类劳动的“协同伙伴”，将人类从重复性、低价值、高危、高负荷作业中解脱，深度融入工厂生产、商业服务、特种作业等核心产业场景 [5] - 产业落地要求具身机器人跳出“动作复刻”的桎梏，深度理解物理世界的内在肌理与动态运行轨迹，不仅要“会做”，更要“懂做” [6] - 长效落地产业场景的核心难点集中于触觉反馈、力控精度、环境感知等精细化交互能力，而非宏观动作 [6] 精细化交互数据的挑战与价值 - 李飞飞指出，开发机器人的核心挑战是缺乏适用于各种具身形式的训练数据，机器人需要掌握更精细的物理交互数据 [8] - 足量且高质量的精细化数据是具身机器人精准执行任务的“养分”，这部分人类难以言说的数据成为制约其规模应用的重要痛点 [8] - 精细化能力缺失导致诸多“落地试错案例”，如拧瓶盖时压扁水瓶、搭积木时碰倒整排、工业装配中出现零件压损或错位等 [9] - 产业的真正拐点，必将始于在核心能力培育所需的数据供给上取得根本性突破 [9] 数据金字塔与仿真合成数据的潜力 - 行业公认的数据金字塔分为三层：底层是互联网海量公开数据及人类操作视频数据，中间层为仿真合成数据，塔尖是价值密度最高的真机遥操数据 [10] - 仿真合成数据展现出触碰Scaling Law的潜力，且在经济效率上更具优势，同一套仿真场景资产可以适配不同形态的机器人进行训练 [14] - 仿真数据可在虚拟环境中快速生成海量、多样化训练数据，在成本控制和部署灵活性上具有独特优势，能填补预训练数据集的巨大缺口 [16] - 仿真环境可精准模拟触觉反馈、力控阈值等真机实测中难以捕捉的精细化参数，同时通过调整场景变量生成具备场景泛化性的数据 [16] 仿真合成数据的商业实践与技术进展 - 银河通用坚持以仿真技术为核心研发路径，成功推出“银河太空舱”并全国大面积落地，证明了仿真路线在商业转化上的巨大潜力 [17] - 李飞飞强调不会低估高质量合成数据的力量，它们在训练过程的关键步骤中补充了互联网规模的数据 [18] - 光轮智能与NVIDIA合作开发电缆仿真解决方案，能够处理“可变形体+刚体”双重物理属性，为机器人操作线缆等复杂任务提供高保真数据 [20] - 光轮智能建立完整基准测试流程，确保仿真数据有效性，其目标不是“数字孪生”而是生成具有多样性和代表性的“数字同类体” [22] - 光轮通过标准化流程将现有数字资产快速转化为仿真就绪资产，如一个冰箱模型转化时间可缩短至约20分钟，支持单GPU并行运行成百上千个环境 [22] - 光轮智能已实现破亿营收，客户覆盖DeepMind、斯坦福、Figure、阿里、字节等顶尖企业与机构，验证了仿真合成数据的规模化市场价值 [23]