从简单的图像识别到复杂的决策系统，数据始终是推动人工智能演进的底层动力。随着AI技术深入更多行业和场景，数据的重要性被推到了前所未有的高度。然而，并非所有领域都拥有充足的数据基础；在具身智能等前沿领域，数据的稀缺性尤为突出。

不同于能够源源不断采集真实世界数据的自动驾驶，具身智能目前还在「摸着石头过河」——缺乏足够真实可信的海量训练数据。如何在虚拟与现实之间高效且高质量地构建物理正确的数据体系、持续提供学习训练的输入，是具身智能迈向真实场景必须跨过的门槛。

本期节目，我们邀请到合成数据提供商光轮智能的创始人兼CEO谢晨，探讨仿真合成数据如何成为具身智能及AI时代的新基建。通过哪些方式可以实现合成数据？具身智能对于仿真合成数据有哪些要求？与真实数据相比，合成数据的对于机器人训练的优势体现在哪些方面？构建高质量合成数据的核心挑战是什么？为什么说一款超级应用的诞生是做好仿真器的前提？

【01:15】成为AI时代「卖水人」的机遇

【05:49】合成数据：从自动驾驶到具身智能

【07:13】不同应用场景对合成数据的需求差异

【10:52】具身智能仿真难点：远超视觉层的物理交互

【12:46】相比成本，为何客户更看中合成数据的“价值”

【16:26】合成数据在质量、分布效率与物理精度上的挑战

【18:57】少量真实数据与合成数据的协同训练

【21:59】合成数据市场有何差异？来自ROI与生态视角的洞察

【26:23】评论区抽取5名听众送出精美周边

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