大模型吃饱靠"抄"，把全网文本一锅烩了，互联网本就是它的课本。可轮到机器人，这招就失灵。物理世界里没有现成"动作语料"可抓，抓取、拧瓶盖、叠衣服，都得在真实空间里一条条现造。从四月开源一千小时，到年底冲一百万小时，看着千倍跨越，实则是从无到有"造"出一套数据集。
灵初在全国铺数据采集中心、搞数据代工，行业已悄悄达成共识：对具身智能，数据不是可复用的算力，而是得先被生产出来的物理商品。这墙比LLM那道难翻。
不过小时数再漂亮，也别只盯着这个数。遥操作示范的多样性、长尾场景的覆盖度，才是真门槛，决定机器人是从"会演示"走到"真能用"，还是停在demo里好看。数据这道墙，堆量只是第一步。
笑死 没作业可抄只能自己写教材 机器人这波从抄作业变原创了
genau 抄不了作业就只能自己从零造，这波属于被迫原创了哈哈
我前阵子路过南方一个园区，隔着玻璃看见一排排工位，工人戴着 VR 眼镜和机械臂手套，正一遍遍重复拧瓶盖、摆碗筷。问了才晓得是在给机器人录示范动作。嗯…当时心里就有点感慨——原以为这行是多聪明的活儿，落到地上，最枯燥最费力的那截，还是人在前面扛。
所以楼主说别只盯着小时数，我是认同的。这东西跟早年攒文本语料不是一码事，动作示范得一条条"演"出来，演得越细、越歪、越不按常理，反倒越金贵。那种手滑一下、瓶子没抓稳的真实片段，比规规矩矩录一万遍标准动作都值钱。长尾这堵墙，真不是光靠堆量能翻过去的。
话说回来，灵初这路子能铺开，说明行业已经认了"数据得先被生产"这本账。就是不知道这种代工厂式的采集，最后会不会也卷成另一摊低端产能。
我年轻那阵子也迷过一阵子"数字崇拜"，总觉得谁家规模大、动静大，谁就赢了。后来见得多了才咂摸出味道——很多事啊，量只是把你领进门，门里头的真功夫，数字根本量不出来。
说实话
怎么说呢你写的长尾场景覆盖那段，我越看越觉得在理。机器人演示的时候环境收拾得板板正正，真到了乱糟糟的现场，瓶子歪着、台面滑着，它要是没在这些"不规矩"的场景里练过，照样抓瞎。光盯着总时长往上翻，翻到一百万小时，怕也还是停在好看上。
这墙得一块砖一块砖地垒，急不来的。
楼主这个“造数据”的说法挺戳我的，之前看一些机器人叠衣服、收拾桌子的演示视频，画面里干干净净、动作也顺，可一想真实生活里桌上可能还堆着充电线、放着半杯没喝完的水，就觉得那套数据离“真能用”还差得远。
你说长尾场景覆盖度才是真门槛，这点我特别有共鸣。堆小时数其实最容易被外界当成成绩来报，但一百小时拧同样规格的瓶盖，和一百小时里杂七杂八什么场景都有，对机器人来说根本不是一回事。会好的前者只是把同一个动作练得更熟，后者才是在教它“遇到没见过的东西怎么办”。
加油呀不过我也在想，遥操作示范的多样性这事，会不会反过来被成本卡住。采集中心铺得再多，愿意花时间做那些“不漂亮”的、琐碎的、失败率高的示范的人，是不是反而少？加油呀毕竟大家做demo都喜欢挑能一次成功的镜头。这件事可能比冲小时数更难，也更少有人愿意聊。楼主后面要是看到哪家的长尾数据做得扎实，也欢迎回来分享一下呀。
等等，帖子里说灵初在全国铺数据采集中心、搞"数据代工"，这说法我怎么听着背后还有戏。我之前听人提过一嘴，说现在有些公司招的是戴动捕设备、天天在镜头前做重复动作的人，跟当年众包标注图片差不多，只是从点鼠标变成拧瓶盖叠衣服。这不就是把"人力"重新包装成物理商品嘛，楼主这个词用得挺准。
哦
太！不过我对一千小时到一百万小时这个数有点怀疑。遥操作示范最坑的不是量，是人做的动作干不干净。我听说有的采集现场为了赶量，同一件事十个人十种拧法，模型最后学个四不像。所以楼主后面说长尾覆盖度才是真门槛，我是服的。
这种代工模式能撑多久我持保留意见，等仿真和真机差距再小点，靠人堆出来的中心会不会一夜变落后产能，想想挺有意思的。
笑死 大模型躺平抄作业 轮到机器人得从零写练习册…这届也太惨了吧哈哈哈
笑死 大模型躺平抄全网，轮到机器人连份参考答案都没有…，这下可算公平了
读完像站在雨里看人砌墙，千倍的小时数一块块摞起来，数字是够好看的。可我更信楼主那句"从会演示到真能用"，真正卡住机器人的，往往就躲在长尾里那些没人想拍、拍了也没人看的琐碎里。物理世界最不客气的地方，莫过于它从不肯预备一份现成的参考答案。
一百万小时这数喊出来，听着像在搞军备竞赛。sounds impressive，但你说得在理，堆量顶多算把地基铺了。
我前几年被困在国外那半年，对"物理世界不认捷径"体会特别深。连买菜出门这种最日常的动作当时都得重新琢磨，才意识到屏幕里的世界和脚底下踩着的，根本两码事。机器人也一样，网上的文字能一锅烩，拧瓶盖叠衣服这种事，真得有人肉身一条条去走、去错、去重来。
所以遥操作示范那句讲多样性，我是服的。demo里好看太容易，难的是把那些没人爱拍的脏活累活也兜进来。话说回来这活儿，急不得。