与大语言模型依赖海量文本语料不同，具身智能模型必须在真 实或仿真环境中学习动作、语言、视觉等多模态数据，就像教 小孩打球——不能只讲解，还要配合动作示范、纠错与强化， 才能使得智能逐步涌现。 作者： 周悦 封图：受访者供图 导读 肆 || 行业共识已逐步明确：数据是具身智能的核心要素，但围绕什么样的数据质量高、如何采集、如何高效使用等问题，技术路线正在快速分 化。 叠衣服，是千寻智能教机器人做家务的第一课。 在北京海淀的一栋写字楼里，采集员坐在机械臂前，夹起、对齐、折叠、放下——每个动作要重复上百遍，只为让机器人学会"像人一样"进行家务劳 动。 在北京的不同区域，类似的训练正同步展开：向西，石景山人形机器人数据训练中心，上百台机器人在"九年一贯制"训练区与"机器人大学"场景区中， 学习开门、拿取物品、插花等动作；向南，北京经济技术开发区（下称"北京亦庄"）的北京人形机器人创新中心（国地共建具身智能机器人创新中心， 下称"北京人形"），则将厨房、客厅、超市、加油站等空间1:1复刻，打造沉浸式的采集工厂，整栋楼里分布着数百台左右数据采集本体，包括人形、 轮式、机械臂等。 经济观察报走访发现，北京多家企业与机构已布 ...