一场对于具身智能的"数据暗战"正在悄然打响。
本年 1 月，湖北东说念主形机器东说念主改进中心向智元机器东说念主请托了数千小时的教师数据，完成了国内首例定制化东说念主形机器东说念主数据来往。
行业巨头方面，京东日前喊出了建周至球规模最大、场景最全的具身智能数据采集结心的标语，权术动员超 10 万里面职工及最多 50 万外部东说念主员，开启一场史无先例的"东说念主海战术"。
视野转向国外，韩国机器东说念主公司 Robotis 于本年 1 月在乌兹别克斯坦诞生子公司，权术在一块 11 万平方米的地皮上建起一座浩瀚的"数据工场"，用于辘集机器东说念主活动数据。
按小时计费的定制化来往、数十万东说念主的大动员、远赴中亚建厂，这一系列举措齐折射出扫数这个词具身智能行业千里重的"数据焦虑"。
与在互联网语料中成长的大言语模子不同，具身智能需要理会寰宇并与果真寰宇进行交互，这对数据的果真性、模态等齐提议了更高的要求。
这亦然原力灵机创举东说念主兼 CEO 唐文斌当下正在攻坚的逶迤之一。
回溯资历，唐文斌更为东说念主熟知的身份是上一波 AI 海浪中明星独角兽旷视科技的合伙创举东说念主兼 CTO。
建树仅一年的原力灵机还是悄然吸金超 10 亿元，拿下了阿里、蔚来、君联、启明等头部机构的投资。
目下原力灵机已发布旗下首个具身原生大模子 DM0，并与华勤技艺达成政策调和，达成数据采集机器东说念主 DOS ‑ W1 的量产请托。
在经历了上一波 AI 落地的浸礼后，唐文斌对行业有了更多的敬畏之心。
在日前与华尔街见闻 · 全天候科技的对话中，唐文斌共享了原力灵机的数据采集念念路：不依赖单一来源，而是以"质料✖数目✖万般性"的组合方式实施散布式采集，以此填满机器东说念主的才略空间。
对于通过寰宇模子生成数据，让机器东说念主约略师法学习的道路，唐文斌认为这条路难以走通，他指出更为可行的范式是将寰宇模子与 VLA（视觉 - 言语 - 动作）模子相长入。即不仅能预测未下寰宇，还能据此反推出所需的精确动作。
当行业玩家们正以各自的方式狂放"囤积"数据粮草时，究竟哪种道路才调"笑到终末"，阛阓正在翘首企足。
以下是对话实录。
详解数据采集
全天候科技：能否共享你们的数据采集念念路？
唐文斌：目下咱们照旧师法加强化学习的方式。
师法触及数据散布的模拟。咱们的野心是让数据尽可能地填满机器东说念主的才略空间，见过满盈多的东西。中枢在于识别未见过场景的处理才略，数据的价值便在于此，是以咱们的数据采集是围绕通达环境和践诺场景伸开。
但咱们会但愿数据保抓高质料的同期，还约略尽可能的填满这个空间，是以我合计数据是一个"质料✖数目✖万般性"的组合问题。
全天候科技：那数据若何进行采集？
唐文斌：其实咱们并不依赖某一种数据来源，这么作念也没必要，基本上是一个组合模式。真机数据方面，主要通过各式经过校准的传感器进行采集，具体包括雷同外骨骼等，但如实采集资本会相比高。
同期，咱们也和会过无本质和第一东说念主称视角辘集数据，酿成更大规模的数据集，这其实即是介于真机和合成数据的中间派了。
除此以外，还有采集资本更低的互联网数据。
全天候科技：能否具体解释无本质采集？
唐文斌：无本质的酷好即是说它可能是一个手套或手抓夹爪，莫得机械臂、机器东说念主的体魄，是以相称于就仅仅用了一个末端安设。我记载了这个末端安设的简短位置和景况，目下这种数据采集方式也被称为 UMI。
今天，咱们有计划的第一东说念主称视角数据也好多，举例通过眼镜拍摄操作过程，这亦然一种无本质的采集方式。
全天候科技：每个东说念主的 AI 眼镜数据齐具有秘籍性，应该莫得东说念主自得公开我方眼镜的数据供采集。你们奈何解决这个问题？
唐文斌：如实，如果我动作眼镜的用户，我也不想把我的数据共享给各人。然而教师的话，咱们不错请一些第三方的数据采集员，通过日常捎带眼镜记载责任经由，然后数据也会被记下来。
虽然，咱们也但愿眼镜自己的功能不错愈加刚劲，比如有立体视觉、多目的才略。同期咱们将来可能还会加多手环、手套的安设用于采集数据。
是以举座来看咱们采集的对象是万般化的。第一类是机器东说念主自己，不错遥控操作；第二类是雷同于夹爪等的无本质，即"东说念主的体魄 + 机器东说念主末端"的安设；第三类是完全针对东说念主体的采集；第四类则是对物理寰宇的描绘。
全天候科技：举例在末端传感器中，主要采集的是力的数据吗？
唐文斌 ：不仅仅力度，咱们照旧但愿数据是多模态的，比如包括加多视角。
实操方面，因为手臂可能会羁系部分数据，咱们不错眼睛部位装配一个相机，两个手腕上也可能各有两个相机，酿成多视角的数据。
全天候科技：这种采集资本会很高吗？
唐文斌：这其实即是一个数据质料、数目和万般性的复杂问题。如果需要采集扫数模块的数据，资本将变得极度精熟。是以咱们选用散布式的采集策略，有些数据咱们会尽可能地保证其无缺性，而有些数据为了裁减资本、加多数目和提高速率，可能就不再那么把稳无缺性。
这是一个衡量的问题，咱们领有我方的采集器具，况且庸俗地与其他行业调和。
全天候科技：本年 2 月你们跟华勤技艺调和推出了数据采集机器东说念主，能否共享这款机器东说念主的情况？
唐文斌：这款机器东说念主主若是用在科研的场景，有点雷同于 ALOHA 机器东说念主的形态，同业也有在作念这个。（注：ALOHA 代表 "A Low-cost Open-source Hardware system for bimanual teleOperation"，是一种用于双手良友操作的低资本开源硬件系统）
然而目下阛阓的数据采集机器东说念主存在两大痛点，
一方面是可靠性，家具发扬如实不尽如东说念主意，举例频繁故障会对科研责任产生负面影响，裁减责任终端。
咱们目下也无法确保家具的万古候踏实性，是以咱们的雠校点是简化了修理过程，联想了模块化可拆卸的家具结构。一朝某个部件损坏，用户不错快速更换。举例好多方位的承接处齐不是螺丝，是那种旋钮，是以可能 30 秒就能修好了；
另一方面是资本仍然相比高，是以咱们通过与华勤的调和联想了一款雷同 ALOHA 的家具，复古主从、拖拽式操作。最中枢即是修得快，价钱低廉。（注：主从是指东说念主通过操控主臂，达成对从臂的及时良友抑制，动作零蔓延复刻，以此达成达成低资本、高精度的双臂讲究操作数据的采集。）
全天候科技：同业买过这个机器东说念主去采集数据吗？
唐文斌 ：是的，其实行业的痛点照旧相比一致的，是以其实各人齐会买同业的家具且归搭配一齐使用。
寰宇模子道路走欠亨
全天候科技：能不成聊一聊对寰宇模子和 VLA 的倡导？
唐文斌：这里要差异两点，即是理会寰宇和生成寰宇是不一样的。
咱们今天有计划的大模子才略，各人广博关爱的是它们理会寰宇的才略。寰宇模子践诺上是在尝试预测将来，即预测下一帧可能会是什么花式的，而 VLA 的实质是与寰宇交互。
这些模子具有共通性，但又约略从不同的角度解决问题。
咱们合计最好的策略是相联结。惟有这么，咱们才调果真理会并生成内容，理会和与寰宇交互。
表面上来说，如果约略预测未下寰宇，咱们便约略反向预计出咱们应该若何操作。而如果咱们知说念若何操作，那说明咱们是约略预测将来的发展。
是以咱们目下的技艺框架里寰宇模子跟 VLA 是长入的，即是咱们但愿一个模子既约略理会这个寰宇，同期又能预测后续。
如斯一来，模子不仅能蔓延动作，还能预测蔓延该动作后寰宇将若何变化。
全天候科技 ：行业的技艺框架是否和你们不同？
唐文斌：如实，目下一些公司主张仅使用寰宇模子。有不雅点是认为通过寰宇模子生成数据，让机器东说念主约略师法学习，这么就产生了一个无尽的数据源。
但我我方合计这条路是走欠亨的，因为如果寰宇模子还是达成了，那生成的问题就还是解决了，各人也不需要通过生成的数据再去教师机器东说念主了。
那另外一条路即是咱们和好多同业会去作念的，即是通过预测未下寰宇模子，然后凭证这个模子反推出所需的动作，这种步调触及到先预测将来的场景或寰宇景况，再计较出相应的动作序列，这种范式其实即是我刚才讲的相联结长入的模子框架。
全天候科技 ：从场景上来说，由于面前工场的产线自动化进程很高，机器东说念主进厂打工会不会没灵验武之地？
唐文斌 ：如实面前工场的自动化解决决策还是相称熟悉。但咱们想去解决的是底本解决不了的问题，或者是底本解决起来资本很高的问题。
但其实各人看到的好多自动化产线对泛化性要求是莫得那么高的，即不需要对象、环境和任务的泛化。举例可能 SKU 就几个，光照等外部环境条目还是过退换。
那面前解决不了的问题其实是对象万般化，环境也随时在变化，以致可能会有好多不同的任务。
以物流场景为例，目下各人的机器东说念主作念的主若是搬运责任，然而莫得作念好手上的操作，因为这对泛化性的要求很高。
举例你购买了一瓶可乐和一包薯片，操作员就会把可乐和薯片分别包装好。由于商品种类繁多且环境条目不断变化，这个其实就很难用自动化拓荒解决。
还有包装的场景，滚球(中国)app官网以瓶装沐浴露为例，咱们收到家具时会发现瓶口部缠一圈塑料膜，这是为了看护沐浴露知道。
践诺操作过程中，目下平日是操作主说念主员基于警戒，缠上保鲜膜再放入泡沫袋中，并在封口贴上标签，这就没办法通过自动化拓荒来完成。
咱们目下主若是在物流、工业上有作念一些尝试。
全天候科技：你们是倾向于在特定场景进行集结开发，照旧想在多个场景同期铺开？
唐文斌：这个要分两端讲，不雅察大模子的发展，尤其是面前最新的进展，不错发现一个共同的趋势。如果咱们目下只构建了一个垂直领域的模子，它是无法达到果真有泛化才略的模子，这是行欠亨的。
因此，从模子的角度来看，咱们必须刚毅地追求泛化性，追求愈加通用的技艺才略。
但从应用场景落地的角度来看，咱们如实得一个一个场景去落地，一一达成。
是以咱们里面时常强调家具落地有两点中枢，率先，咱们的解决决策必须约略酿成闭环，即解决客户业务中的扫数问题和颠倒情况，骄傲扫数经由需求。其次，咱们需确保资本可控，让客户合计调和合算。
惟有在骄傲这两个前提条目时，客户才可能磋议规模化应用咱们的家具。
是以咱们每实施一个场景，齐必须了了地理会客户价值，并确保这两个要点齐能得以达成。这是一个逐年下单的过程。
咱们里面把这个过程描绘为模子发展与应用落地之间的关系，它们之间存在 45 度夹角，即它们关联但并不统共关联。
虽然，咱们的模子需要朝着阿谁通用主张发展。
对场景要有敬畏之心
全天候科技 ：是以你们是主张通用机器东说念主的道路吗？
唐文斌：我个东说念主认为模子具有通用性，但硬件很难达成。
其实咱们的双手极度无邪，一只能以蔓延讲究操作，同期也能举起 20 斤的重物，以致更利弊还能举起 50 斤的重物。
然而受到物理学和材料学的抑制，约略举起 2 公斤商品的机械臂和能举起 20 公斤重物的机械臂详情不同，因为它们的功率密度不同。
是以咱们认为如果你选用一个通用的联想并应用到具体场景中，很容易发现这是欠联想或者过联想。
欠联想即是可能分量抑制无法通过，或者是传感器的安装空间过于狭小，导致无法解决问题；可能未必能处理，但这可能过度联想了，价钱就会变得很高。
以轮式双臂为例，当重点较高时，它跑得更快。但一朝速率起来，它就很难停驻来，不然就会颠仆。
这时咱们可能会发现，在某些场景中，静止不动可能是一个更优的遴荐，让转移的车辆将物品送过来。
因此，可能在这些时势会存在过度联想的问题。
咱们的里面逻辑是让模子具有通用性，况且约略适当不同的硬件平台。
全天候科技 ：是以目下投资东说念主相比敬重你们的才略是模子？
唐文斌：对，咱们团队的特有之处在于不仅从事机器东说念主场景的研发，而且潜入理会模子。咱们在旷视的物流领域积攒了丰富的警戒，况且具备一定的规模，因此对家具有较深的理会，同期咱们领有一群专注于模子优化的专科东说念主士。
全天候科技：因为好多可能某一个行业内的公司对于本行业的需求会相比了解，但你们是模子业务起家，会不会对场景需求的了解进程相比弱？
唐文斌：其实之前咱们在旷视的时候就作念了好多的场景了，是以我合计咱们还算是一帮被被证明过的东说念主。
这其实是心态问题，其实机器东说念主行业是需要两拨东说念主，一波东说念主更懂技艺，一波东说念主更懂场景，咱们其实是站在中间的东说念主。
其实光搞技艺的东说念主会对场景作念好多的假定，他合计不即是这些。但果真场景中的妖魔荫藏在细节之中。举例当出现问题时，分娩经由不成停，因此必须有完善的颠倒处理经由。
因此，技艺责任的东说念主必须对场景怀有敬畏之心。
但行业的东说念主也有好多问题，咱们历史上即是好多共事对技艺上会有两种景况，一启动合计技艺无所不成，一朝触及到 AI 智能，他们就会祈望你能解决扫数问题。关联词当他们发现某些问题无法解决时，就会感到颠倒失望，进而遴荐回首到传统的、基于法规的步调。
但今天模子的发展其实既不是能达到无所不成，也不是什么齐不行，是在一个中间阶段，况且斜率很高，处于快速发展景况。
是以咱们极度需要约略既对场景有判断，理会算法过火发展速率的东说念主。同期，也需要有东说念主来联想应该若何入部属手解决面前的问题，让名目尽快启动。
咱们今天所从事的扫数责任实质上齐是在骄傲需求。咱们详情会有我方视野上的局限。
是以我主张庸俗学习和多角度不雅察，但咱们也应有我方判断的尺度，遴荐那些约略抓续生涯下来的场景。
全天候科技：那你们奈何定位我方的野心客群呢？是机器东说念主公司，照旧场景应用方？
唐文斌 ：其实照旧场景应用方。
直率说，无论是国内照旧国外的同业，各人所使用的模子齐不太熟悉。因此今天各人并莫得达到将模子平直部署到机器东说念主公司的拓荒上，经过精炼教师后就能使用的景况。
我认为在模子尚未熟悉的情况下，要达成场景落地应用，垂直整合是必要的。
如果咱们自身齐搞不定这个场景，却祈望调和伙伴和客户约略解决，这无疑是好意思好的幻想。我校服有朝一日，咱们可能我方作念了一些垂直的场景，而可能更多的场景不错通过通达平台的方式，与咱们的调和伙伴一齐完成。他们既不错用咱们的硬件，也不错只用咱们的大脑，去自主探索更多可能性。
全天候科技：是以这是你们对模子开源的原因，即是但愿更多东说念主能加入进来？
唐文斌：开源有两方面的磋议。率先咱们但愿更多东说念主使用咱们的框架和模子，这么各人不错共同探索更多应用场景并激动技艺的落地。其次，尽管面前行业热度很高，但举座模子的熟悉度仍处于低级阶段，促进相互雷同和高出至关热切。
全天候科技：你之前提到 2026 年的中枢野心是每个场景部署 1000 台可抓续运转的拓荒，能否共享一下这个野心完成的情况？
唐文斌：这可能要到下半年才调达成抓续运行。目下咱们还在进行 POC 测试。
咱们对自有场景达成批量化的后劲照旧很有信心的。
其实要让机器东说念主约略抓续运行，必须找到容错步调。直率说，面前模子驱动的步调还无法作念到百分之百的准确率。
如果任务失败奈何办？这个问题必须有谜底。咱们需要探讨通过什么种方式继承任务，让失败的任务约略被复原。同期咱们还需评估这种失败对企业的影响，判断这种影响是否可接受。
在选用了兜底决策之后，咱们还需要阐发扫数这个词系统的 ROI。
全天候科技：说到 ROI 的话，那客户会平直提议说你们不错匡助产线量入计出若干钱吗？
唐文斌：客户平日会平直问咱们能多久回本。
如果一个名目需要越过五年才召回本，那就毋庸作念了。
如果展望两到三年内就能回本，那即是立马干。在面前的 B2B 环境中，咱们大大量决策齐是基于感性的分析，算清到底能为客户普及若干终端。比如机器东说念主约略延长某些分娩步调的运作时候，更高效地诓骗现存拓荒，为客户带来价值。
全天候科技 ：能否剧透后续的模子更新情况？
唐文斌：本年咱们的中枢议题将集结在泛化性上。
全天候科技：昨年才创业来作念具身智能的模子，你合计会不会太晚了？
唐文斌：其简直好多年前咱们就很想作念一个通用机器东说念主了，其时咱们合计技艺上不熟悉。然而跟着 DeepSeek 等大模子的发展后，如实让我对这件事变得更有信心了。
全天候科技：如果让你给 2026 年具身智能行业 1 个枢纽词，你合计会是什么？
唐文斌：我想给 2 个枢纽词，一是模子才略的普及，二是场景的抓续运行。
我认为面前的模子还处于早期阶段，但发展速率很快滚球app(中国)官网下载，是以咱们要起劲普及模子的算法才略，包括在对象、环境适当性和任务泛化性上齐有所普及，模子的泛化才略是至关热切的。其次，对于场景的应用，我认为单纯的 POC 没太大路理，它仅仅一个来源，重点在于如安在践诺场景中抓续运行，本年如实还是到时候了。
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