哈嘍，大家好，桿哥這篇評論，主要來分析具身智能卡殼數(shù)據(jù)關(guān)？三大數(shù)采流派對決，7B 參數(shù)破局關(guān)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(xiàn)實大門的鑰匙 —— 帶物理常識的真機交互數(shù)據(jù)。

從 GEN-0 的 7B 參數(shù)涌現(xiàn)到三大數(shù)采流派混戰(zhàn)，這場關(guān)于數(shù)據(jù)的爭奪戰(zhàn)，正在改寫具身智能的未來。

維度詛咒：物理世界沒有 “現(xiàn)成 Token”

LLM 的成功，離不開互聯(lián)網(wǎng)萬億級離散文本 Token 的喂養(yǎng)。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(xù)的數(shù)據(jù)流。

關(guān)節(jié)力矩、視覺光流、指尖觸覺反饋，構(gòu)成了 3D 空間 + 1D 時間 + 力反饋的高維數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)沒法像文本那樣輕松生成，完美物理模擬器問世前，真機數(shù)據(jù)仍是唯一出路。

7B 參數(shù)臨界點：27 萬小時數(shù)據(jù)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(shù)是從 “死記硬背” 到 “靈活泛化” 的臨界點。

低于 7B 參數(shù)的模型會 “鈣化”，換個場景就失靈；而達到 7B 參數(shù)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(shù)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(jié)果，9 月 24 日實現(xiàn) “一次示范組裝”，無需任務特化工程。

數(shù)采戰(zhàn)國時代：三大流派各顯神通

為解決 “真實與規(guī)模” 的矛盾，行業(yè)形成三大數(shù)采流派。精密遙操作流派像 “金標準”，但 1 小時數(shù)據(jù)需 1 小時人工 + 昂貴硬件，場景受限。

流派靠海量互聯(lián)網(wǎng)，卻缺關(guān)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(nèi)的設備就能像自拍桿一樣，采集多樣化場景數(shù)據(jù)。

從輸血到造血：數(shù)據(jù)閉環(huán)才是終局

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

這也要求數(shù)據(jù)必須實時、敏捷，才能訓練出適應物理世界的智能?，F(xiàn)階段靠數(shù)采廠雇人采集的模式不可持續(xù)，理想終局是數(shù)據(jù)閉環(huán)。

當機器人進入家庭、工廠，作業(yè)過程中自然產(chǎn)生數(shù)據(jù)，像特斯拉影子模式那樣，機器人越多數(shù)據(jù)越多，智能迭代越高效，這才是具身智能的終極形態(tài)。