当AI大模型靠“吃遍互联网”完成进化，机器人却还困在现实世界的数据荒漠里。对具身智能来说，真正稀缺的是数据。每一个抓取、行走、避障、协作动作，都必须在物理世界里被重新“教”一遍。解决数据难题，已经成为当下让机器人真正落地的绝对核心。本期视频，我们实地探访了拥有200台机器人规模的数采工厂，亲自上手体验了门槛极高的“遥操数据采集” 。
我们还与智元、觅蜂科技、Sharpa的核心科学家深度对话，系统拆解了行业摸索出的遥操、仿真、动捕及视频的“四层数据金字塔”。当觅蜂科技建立一站式物理AI数据服务平台时，硅谷的机器人公司押注了怎样的数据“捷径”？智元为何把百万条高成本数据直接开源？Sharpa在如何将“低质数据”变得更可用？机器人真正的“涌现时刻”还差什么？
具身智能距离真正落地，还有多远？
采访嘉宾： 姚卯青：智元机器人合伙人&具身智能业务部总裁、觅蜂科技董事长&CEO 张凯峰：Sharpa研究科学家、学术负责人
时间轴： 00:00 走进机器人数采工厂：机器人被困在数据荒漠 01:40 稀缺的机器人数据：真实缺口有多大？05:17 数据金字塔顶层：真机数据，准确但昂贵 11:34 第二层：仿真合成数据，潜力无限但“仿真鸿沟”难解 16:35 第三层：动捕数据，动作精准但缺乏语义理解 19:05 最底层：互联网视频，海量低质，能用吗？
25:19 各家公司的混搭配方：数据与成本如何取舍？28:10 硅谷的数据“捷径” - 28:31 Physical Intelligence：让机器人在真实试错中自我进化 - 31:05 Figure AI：把地球上最大的房东变成数据采集场 - 31:55 Sunday Robotics：众包家务视频，让普通人参与训练 32:45 种树人和数据飞轮：开源百万条数据换来的是什么？
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