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　　2025全球开发者先锋大会：具身智能语料工程启动，“生产伴随”引领未来
 
　　2月22日，2025全球开发者先锋大会“语料筑基智生时代”主题论坛在上海漕河泾会议中心正式拉开帷幕。穹彻智能受邀参与本次盛会，并共同见证了具身智能语料专项工程暨“生产伴随”式数据采集项目的正式启动与语料工作委员会的正式成立。此次大会汇聚了众多行业精英，围绕大模型语料前沿主题展开深入探讨，致力于推动人工智能大模型创新发展和应用落地。
 
　　具身智能语料专项工程暨“生产伴随”式数据采集正式启动
 
　　作为大模型发展前沿重点方向，具身智能发展进入快车道，高质量数据成为推动具身智能应用场景探索工作中的重中之重。此次大会上，作为人工智能语料枢纽平台的上海库帕思科技有限公司联合多家企业正式启动具身智能语料专项工程暨“生产伴随”式数据采集项目。穹彻智能作为技术提供方受邀出席启动仪式。
 
　　语料工作委员会正式成立
 
　　为进一步促进高质量语料数据建设，在市经济和信息化委员会的指导下，库帕思携手首批103家企业、科研机构和专家学者，秉持普惠、链接、创新的态度，联合发起成立语料工作委员会。穹彻智能作为首批委员企业，共同见证了委员会的正式成立。
 
　　语料工作委员会将围绕高质量语料建设，通过优化语料平台与各垂类应用领域链接机制，促进语料方、模型方、应用场景方三方合作模式的落地，构建高质量且具备应用价值的语料生态。
 
　　在近期的演讲及访谈中，穹彻智能联合创始人卢策吾教授凭借其深厚的学术造诣与前沿的行业洞察，深入剖析了具身智能迈向通用具身智能过程中所面临的核心挑战。其中，数据规模的严重不足以及性能增长受限的困境，成为阻碍具身智能发展的关键问题。
 
 
　　具身智能当前的研究路线困境
 
　　当下，具身智能的研究路线正处于瓶颈期。通用智能的核心在于遵循Scaling Law，即随着数据量、模型参数和计算量的稳步增加，大模型性能呈现出稳定且可预测的增长态势。然而，在具身智能迈向通用具身智能的过程中，尽管Scaling Law同样重要，但语言与视觉大模型领域的成功经验却难以直接迁移到具身智能领域。这使得具身智能距离实现工业红线的价值目标仍有很长的路要走。
 
　　卢策吾教授进一步指出，具身智能在当前发展进程中，主要面临两大核心挑战。一是性能增长效率遭遇瓶颈。由于具身智能本身具备高度复杂性，涉及多维度的感知、决策与操作协同，随着数据量不断递增，模型性能的提升效率却远低于预期；二是数据规模存在“太平洋缺口”。工业级应用对具身智能设定了严格的红线标准，为达到这一标准，所需的数据量堪称海量。然而，当前的数据采集模式难以有效填补这一巨大的数据缺口。
 
　　当前数据采集面临着一系列棘手问题：首先，遥操作需要购置价格昂贵的机器人设备及相关配套技术，并且操作人员需要经过专业培训。这些因素导致成本高昂，从而限制了数据采集的规模。其次，遥操作多在实验室环境中进行，难以完全模拟真实场景中的复杂环境条件，缺乏与实际环境的紧密结合。更重要的是，作为间接操作方式，遥操作存在明显短板：操作人员难以流畅完成动作，且无法获得对物体的精准力反馈，这使得遥操作无法真实反映物体与人体的接触与互动，进而导致采集数据的有效性大打折扣。
 
　　创新性“生产伴随”式数据采集方式
 
　　为突破具身智能大模型的Scaling Law约束，实现数据采集的规模化并降低数据获取成本，需要找到一种既能保证数据真实性，又不影响人们日常工作的数据采集方法。
 
　　卢策吾团队创新地提出了“生产伴随”式外骨骼数据采集方式：其核心理念为数据采集应在自然、真实的环境中，而非局限于实验室的狭小空间。同时，数据采集要巧妙融入日常工作和生活，在不影响正常活动的前提下，实现大规模数据采集的目标。
 
　　基于这一创新理念，穹彻智能研发了Noematrix CoMiner伴随式数采系统，旨在通过高质量的数据输入优化模型性能，从而提升系统的整体效果。与医用外骨骼不同，穹彻智能自研的伴随式数采设备不会对操作者产生反作用力，而是作为一种自然的工具，灵活地随操作者的活动而移动。操作者只需穿戴这款轻便设备，便能在工作过程中同步完成数据采集，且不影响日常生活。这一设计不仅使得操作者无需额外训练，还实现了成本可控，具备广阔的规模化应用潜力。
 
　　目前，穹彻智能研发的伴随式数采设备正在与多家主流机器人厂家进行设备适配，确保这款伴随式数采设备与主流机器人在数学参数上保持一致。穹彻智能欢迎与各方厂商、机构开放合作，共同建设高质量、大规模的具身智能数据基础设施，推动具身智能技术与产业向前发展。
 
　　关于穹彻智能
 
　　穹彻智能是一家专注于开发和应用具身智能技术的前沿科技公司，聚焦“以力为中心”的具身智能大模型和相关基础设施的研发，为不同行业的客户提供创新的通用机器人智能解决方案和服务，以解决现实世界中的复杂问题。