数据竞赛的关键分水岭，已不再是数据方案的路线之争，而在于是否回归到数据采集的"第一性原理"：追求可复用、可扩展、可演进的规模化 数据流。那些执着于单一本体、高成本标注的传统遥操模式，不仅难以支撑Scaling Law所需的数据洪流，更在根本上背离了智能泛化的基本 逻辑。 图片来源：Generalist 27万小时是什么概念？ 这一数据量远超目前公开的所有本体机器人数据集，且仍在以每周1万小时的速度增长。与此形成鲜明对比的是，一度被视为"金字塔尖"的存在的真机遥 操数据采集模式在效率上陷入了难以逾越的瓶颈，其缓慢的积累速度使其根本无法满足Scaling Laws对数据规模的指数级需求。 真机遥操数据的采集，本质上是一种受限于物理世界的线性积累过程。其典型模式是围绕特定机器人硬件，建立线下数据工场，由操作员通过遥操作真实 机器人进行任务演示。这种模式的几个内在特性，决定了其难以跟上Scaling Law的步调： 线性增长与指数需求的对立：Scaling Law揭示，模型性能随着数据规模呈幂律提升，这意味着需要数据量能持续指数级扩张。然而，真机遥操数据采集 严重依赖"堆人头"和实机运行，其增长是线性的。每一个数据点 ...