具身智能行业发展的核心挑战与数据瓶颈 - 行业核心挑战在于具身智能需要海量、高维的真实世界交互数据进行学习，其状态空间高达八十多维，远复杂于语言模型依赖的文本数据[4] - 传统实验室“数据牧场”模式成本高昂，一条一分钟的数据成本高达数美元，且存在场地、人力、物体品类有限及无法完全复制真实物理细节的“天花板”[4] - 行业实现通用机器人达到人类水准的宏伟目标，估计需要至少几十亿小时的操作片段，远超当前数据采集能力的上限[5] 数据采集的创新解决方案 - 公司研发了“口袋机采”新范式，通过智能手机、夹具和专用App，使普通公众可参与生成高质量数据[5] - 该方案内置智能评估模块，可实时判断动作规范性与数据价值，并提供反馈指导，以优化数据采集质量[5] - 系统具备数据饱和监测与引导功能，例如当用户重复拧瓶盖1000次后，会建议尝试新任务以确保数据多样性与有效性[5][6] - 该“全民参与+AI引导”的模式旨在构建社会层面自然流淌、持续增长的数据生态，类比语言模型的数据获取方式[6] 具身智能的学习框架与技术演进 - 当前主流技术路线包括基于真实数据的模仿学习、基于仿真的强化学习以及新兴的视频生成式世界模型，分别对应归纳与演绎两种认知方式[7] - 行业理想的路径是让具身智能先通过真实世界建立对物理规则的准确理解，再借助“世界模型”进行安全高效的想象拓展[7] - 现有许多仿真或视频生成模型停留在像素或3D几何层面，缺乏对物体“功能—结构—操作”关系的深层建模[7] - 公司提出“数字基因”概念，将一类物体抽象为一组可组合的功能基因，通过参数化生成该类别所有可能变体[7] - “数字基因”方法可大幅降低数据资产构建成本，实现万倍级压缩，并支持跨物体的功能迁移[7] - 这种以功能为核心的世界模型旨在赋予机器人“见物知用”的泛化能力，使其能从“模仿”走向“理解”[8] 行业发展的系统工程与未来展望 - 具身智能的终身学习被视为一场关于数据、模型与物理交互的系统工程[8] - 行业成功的关键在于打破实验室局限构建全民数据生态、建立以功能为核心的数字世界模型，并通过力觉融合打通算法到现实的“最后一公里”[8] - 技术路线需在真实需求驱动下有机融合，而非彼此割裂，以使具身智能能真正走进日常生活场景[8]