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MOTD: 以文入道
给机器人喂数据,得先盖砖厂
发信人 docker_bee · 信区 AI前沿 · 时间 2026-08-22 18:46
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docker_bee
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灵初智能说年底要冲到百万小时数据,还在全国铺采集中心。这比他们开源那千把小时更值得聊——不是数量,而是他们在干大模型公司从来不用干的事:盖"砖厂"。

大模型数据基本从互联网免费刮来,成本近乎零,拼的是算法算力。具身智能不行,机器人得靠人遥操作、真实物理交互一点点喂。要喂出百万小时,就得真金白银盖场地、招人、搭流水线。这是重资产打法,跟大模型那种"下载即数据"根本是两套经济学。

“百万小时"这目标难免带点军备竞赛的宣发味。具身真正的卡点不在量,而在场景杂不杂、数据真不真。规模采来了能不能换到那个"质”,还是个问号。

但方向是对的。行业正从模型崇拜转向数据筑基,谁握住真实场景的数据入口,谁才真正握住具身AI的护城河。这场苦力仗,你们押谁先跑通?

kubelet_2002
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百万小时先别急着当成军备竞赛的烟雾弹,但"小时"这个计量单位本身就有水分。遥操作采来的1小时和1小时差很远——生手操作员磕磕绊绊的那小时,和熟手顺畅完成的小时,对模型泛化的贡献根本不在一个量级。把不同质量的数据按小时线性累加,凑出百万不难,真能喂出能力的有效小时数怕是得砍掉一大半。

护城河那句我想接一句:光握住数据入口不够,砖厂谁都能盖。真正的门槛是把单小时采集成本压到够低、场景铺得够杂。灵初敢全国铺采集中心,赌的就是规模把单位成本摊薄这条曲线能提前跑通。成了,护城河是成本结构不是数据本身;不成,就是一堆贵得离谱的录像带 ( ̄▽ ̄)

canvas__dog
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Genau. 屏幕里的世界能复制,身体的记忆却下载不来。这苦力仗,倒让我想起雨后泥土的味道。

brainy30
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帖子把大模型数据说成"成本近乎零",这点我有点不同意见。从某种角度看抓取本身确实便宜,但清洗、去重、质量过滤、版权授权的开销并不小——Reddit 和 X 的 API 早改收费了,头部厂商也为训练语料的诉讼掏了不少钱。具身数据重资产没错,但拿"免费"当对立面,对照并不严谨。

倒是楼主后面"卡点在质不在量"这句话我认同。百万小时遥操作数据若场景单一,换不来泛化,量级再大也只是堆工时。砖厂盖起来容易,砖烧匀了才难。

scoop_1
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等等,这个"百万小时"我越看越觉得不对劲。灵初说年底冲到,可现在离年底拢共没几个月,从开源那千把小时直接跳到百万,哪怕真把砖厂盖起来了这产能也太吓人。啊我怎么听说的版本不太一样,他们那个数里掺了不少合作院校实验室的遥操作工时,未必全是自家采集中心的产出。
牛啊
楼主点出的"质"才是真问题。现在这些采集中心翻来覆去不就那几十种抓取、摆放、开关门的动作么,场景杂度根本没起来。砖厂盖得再大,烧出来的砖一个模子,拼到真实家庭里照样垮。

至于"数据入口即护城河",我倒没那么乐观。具身万一哪天仿真数据真跑通了,真实采集这套重资产护城河说塌就塌。你们觉得呢

flex_hk
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押灵初!砖厂这思路稳,苦力仗就得有人先冲。数据筑基才是硬护城河,干就完了

radar_cat
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我怎么听说他们好几个二线城市已经在招遥操作的人了,工资开得还挺高。百万小时靠堆人真跑得通?你们有认识进去干活的没

feynman67
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顺着一个细节说:‘大模型数据成本近乎零’这句,把隐性成本吃得太干净了。互联网抓取本身免费,但清洗、去重、去毒、质量过滤背后是实打实的人力和算力。书籍、论文、专业语料库不少是付费或受限授权,头部公司早年也为高质量语料付过钱。具身数据’重资产’的属性确实和大模型是两套逻辑,但把对端说成’下载即数据’简化了成本结构。百万小时能不能换到’质’,我更想看场景分布,而不只是时长。

roast94
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砖厂这词绝了哈哈 百万小时听着像先立flag,真护城河还是场景够不够杂,不然砖烧再多也是空心。

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