「拿一杯咖啡」对我们来说,或许是个再自然不过的本能动作,但是对于机器人而言,再简单的动作,背后也需要真实世界数据的反复训练与校准。
但问题不只在于数据规模,数据采集的方式同样重要。操控设备采集可能沦为昂贵的采集器;仿真数据依然需要经过真实世界验证;而尚未完全收敛的模型架构与硬件路线,也让数据供给频繁出现“需求要香蕉,供应给苹果”的错配。具身智能的发展,需要一套成本可控并贯穿任务定义、硬件采集、数据加工、模型评测与反馈回流的数据基础设施。
本期节目,我们邀请到Potentia补天石科技创始人、同时也是2022 届Fellows白宇利,深度拆解具身智能的数据基础设施。从智驾数据闭环建设经验到具身智能,哪些经验可以迁移复用?哪些环节必须推倒重来?面对极致的本土工程环境,创业公司如何定位自己的竞争位置?
关于Granite Fellows
Fellows是面向下一代创业者的旗舰项目,聚集了多位在AI、前沿科技等创新方向探索,具备全球视野,并希望将技术转化为商业影响力的年轻人。
往届Fellows中,已经涌现出多位优秀创业者,包括在AI/具身智能等前沿领域取得突出进展、估值达到数十亿美元的创业团队。
2026Fellows项目现已启动,欢迎扫描下方二维码申请加入,与更多优秀者同行。
01:37 补齐具身智能的版图
03:18 具身智能缺的是获取数据的能力
09:07 从任务生成到真实部署,模型数据如何闭环?
14:25 数据元年背后的供需错配
20:08 仿真与真实数据不是替代关系
23:32 机器人需要有 Scaling能力的基建
26:36 智驾经验如何迁移到具身领域?
32:36 家庭与工厂场景的数据怎么采?
39:24 团队构建:人类创造者与Agent协作
45:39 看到前瞻信号,并将其规模化落地
48:03 在Fellows 收获了什么
49:41 评论区抽取5名听众送出精美周边
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