文章核心观点 - 跨维智能于2026年初开源了全球首个完全使用合成数据训练并能在真实世界零样本部署的具身智能工具链EmbodiChain，这标志着具身智能领域迎来了类似大语言模型ImageNet时刻的范式转变，有望开启一个数据平权的时代 [1][2][3] 具身智能的“ImageNet时刻” - 传统机器人训练面临数据稀缺、成本高昂、难以泛化的三重困境，真实数据采集耗时耗力且有安全风险，仿真数据存在“虚实鸿沟”，不同机构数据格式不一形成“数据孤岛” [4] - EmbodiChain构建了“造梦-学习-验证”的完整闭环，无需原始真机 [5] - 第一阶段（Real2Sim）支持两种数据生成路径：基于语言描述的DexGen可自动生成仿真场景，基于动作轨迹的DexDyna可将真实操作视频转化为可仿真的动作序列 [6][7] - 第二阶段（Sim Data Scaling）基于少量“种子”场景，通过生成式仿真技术实现百万级数据扩增，在任务、资产、场景、技能四个维度进行智能扩展 [9] - 第三阶段（Sim2Real）训练完成的模型可直接部署到真实机器人，实现零样本迁移，通过大规模域随机化策略使模型聚焦任务本质特征 [9] - 该范式使机器人可以完全依靠100%合成数据习得技能并在真实世界完美执行，打破了仿真数据必须与真实数据混合使用的行业潜规则 [9] 世界模型之争：从“视频生成”到“物理仿真” - 2025年，“世界模型”成为具身智能领域热门概念，技术路径出现分野 [10] - 一类是基于视频生成的世界模型（如Sora后续发展），能生成逼真视频但缺乏三维结构和物理规律支撑 [10] - 另一类是基于3DGS（三维高斯泼溅）表征的技术（如GSM），适合娱乐应用但难以实现精准的物理属性仿真 [11] - 跨维智能走第三条路：基于生成式仿真和GS-World物理模型生成的世界模型，不仅生成视觉场景，更构建严格符合牛顿力学定律的虚拟物理世界 [11] - GS-World被称为“世界模型2.0”，物体具有基于建模而来、可计算、可优化的质量、摩擦力、碰撞、形变等物理属性 [11] - 基于物理仿真的世界模型能直接输出可在工厂、仓库、家庭中实际工作的机器人策略，而视频生成的世界模型难以转化为真实技能 [12] 数据平权：打破巨头垄断的“武器” - 当前高质量机器人数据被少数巨头垄断，构建了难以逾越的数据壁垒，初创公司和小型研究机构几乎无法参与竞争 [14] - 如果模型训练仍需1%真实数据，则每个新场景都需搭建真实环境采集数据，无法解决高效低成本商业落地的核心问题 [14] - EmbodiChain的开源是一场数据平权运动，将曾经只有巨头才能负担的数据生成能力免费提供给整个行业 [14] - 这种平权可能重塑行业生态，大公司难以凭借数据积累建立护城河，小团队有机会在特定领域突破，学术界与工业界的差距可能迅速缩小 [14] - 投资于大规模真机数据采集的路线，可能在新范式面前失去优势 [14] Efficiency Law：机器人领域的新“摩尔定律” - 大语言模型的Scaling Law（规模定律）在机器人领域遭遇挑战，因为物理交互数据获取成本极高，难以实现互联网规模的数据积累 [17] - 跨维智能提出了适用于机器人的Efficiency Law（效率定律），指出在有限时间内，决定具身模型性能上限的关键变量是高质量数据的生成速率 [18] - EmbodiChain是验证Efficiency Law的首个高数据生成速率引擎，通过GPU并行与Real2Sim技术最大化数据生成效率，将行业从Data-Driven（数据驱动）推向Engine-Driven（引擎驱动）的新范式 [20] - 这种转变的意义不亚于从手工制造到自动化生产的工业革命 [20] - EmbodiChain是GS-World（生成式仿真世界模型）的底座，GS-World的终极形态是机器人的完整演化场，机器人的形态、感知系统、能源系统都可以在物理引擎中协同演化 [21] - 预测2026年世界模型，尤其是基于三维物理的世界模型会非常火爆 [22] 商业落地：从百台出货到行业赋能 - 跨维智能的人形机器人已实现批量出货，主要应用于基于上肢操作的商业服务吧台场景 [24] - 2025年8月开始批量出货，如今超过百台，营收近亿元 [24] - 公司不仅销售机器人本体，更提供从数据生成到模型训练的工具链，本质是卖给客户一个能够产生模型的能力 [24] - EmbodiChain提供的是一种元能力，即生成数据、训练模型、部署应用的全栈能力，客户可用其解决特定问题 [24] - 该模式灵活且具扩展性，可通过调整优化目标满足工业场景的高成功率、商业场景的低成本、服务场景的良好人机交互等不同需求 [25] - 开源EmbodiChain是生态建设的开始，旨在通过构建标准化、共享的基础设施来迎接具身智能的“ImageNet时刻” [26]