物理 AI 突围：数据基建成关键

以人形机器人为典型的物理 AI，其竞争焦点正经历根本性转变。随着硬件肢体方案日益趋同，阻碍智能“大脑”升级的瓶颈已从模型架构，转向高质量、高保真物理交互真实数据的严重短缺。大语言模型坐拥万亿级 Token 的训练燃料，而当前具身模型可获取的真实物理交互数据量尚不足大模型的万分之一。要实现具身智能的通用泛化，至少需积累 1000 万小时的多模态真实世界物理交互数据。眼下，真实物理交互数据的积累受困于单位成本高、场景非标准化、数据“失真失准”等难题。这一痛点迫使数据采集范式发生代际革新，数据基础设施建设迎来爆