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作家：张倩

当机器东说念主成为各大科技展会最受瞩辩论焦点，当具身智能论坛场场爆满、一票难求，咱们不难发现：这个领域正在阅历前所未有的存眷飞扬。

然而，飞扬之下，仍有诸多关键议题悬而未决：靠近数据稀缺，有东说念主寄但愿于合成数据的陡立，有东说念主相持真机数据才是压根；在时期阶梯之争中，有东说念主押注端到端的全体范式，有东说念主则以为分层架构更适应演进律例；至于模子形态，有东说念主视 VLA 为智能的最终归宿，也有东说念主以为宇宙模子才是确实的改日。

现阶段出现这种不对十分平淡，因为系数这个词行业的发展旅途尚未敛迹。有些问题致使还莫得来得及系统商议，比如量产之后会出现哪些新的卡点，谁来惩办？

恰是因为存在这些问题，业界伏击需要一个怒放的对话平台。在本年云栖大会的具身智能论坛上，咱们见证了这么一场深度交锋：不同派别的代表坐到团结张桌子前，将时期不对、交易念念考和基础设施需求一并摊开商议，试图在碰撞中寻找新的共鸣。

论坛事后，咱们也和这场论坛的发起者 —— 阿里云聊了聊。这家云遐想巨头遴荐在此时深度介入具身智能领域，自己就值得存眷。

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聊完之后，咱们发现，他们确实的入局其实是在四五年前，如今更是在提前为具身智能行业行将到来的数据量的指数级增长以及算力需求、模子领域的爆发作念准备。这种给行业改日 3 到 5 年打「提前量」的布局既体现了阿里云对时期周期的敏感判断，也默示着云厂商在具身智能期间所上演的变装 —— 不仅仅提供算力，更是在为具身智能行业提前搭建起改日几年最关键的基础设施。他们信托，在各方的广开言路下，具身智能的「FSD V12 时刻」很快就会到来，而他们如故为此作念好了准备。

真机派 vs. 合成派

哪个更有长进？

具身智能的数据饥馑已成为行业共鸣。为了惩办这个问题，行业拖拉分袂出两个派别：真机派和合成派。真机派相持以遥操或者互联网的神情得到数据，基于 VLA 作念效法学习；仿真派则信托合成数据可行性，在仿真环境中合成数据，用作模子磨练，并多量使用强化学习。两边皆有充足的根由相持我方的阶梯。

星河通用是仿真合成派的代表。在现场，该公司聚积首创东说念主兼大模子追究东说念方针直政从本钱和可扩展性的角度论说了他们遴荐该阶梯的根由。

张直政指出，今天的具身智能大模子要想终了通用的、跨任务的泛化才气，可能需要上万亿条数据，全部真机网络既难以终了也不能连接。特斯拉的 Optimus 等于一个例证，他们曾让一个 40 多东说念主的团队耗时一个月网络了数十万条遥操数据，用来磨练机器东说念主完成电板取放任务，但泛化性依然很差。在关连追究东说念主下野后，Optimus 驱动尝试通过东说念主类视频让机器东说念主学习任务。

因此，星河通用遴荐的阶梯是：先通过大规效法真合成数据进行预磨练，构建通用基座大模子，再愚弄少许高精度的确实数据进行后磨练。通过这种形式，他们终澄澈淡雅的泛化性能，而况把确实数据后磨练的样本效用提高到了 Optimus 的一千倍，大大褒贬了落地的边缘本钱。

「仿真极为首要，莫得仿真，我以为咱们几十年内皆无法制造出能在现实宇宙中发达作用的机器东说念主」。NVIDIA 机器东说念主与边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 在现场说说念。此外，他还分享了 Isaac Sim、Isaac Lab 等器用，有了这些器用，机器东说念主的仿真数据出产和模子磨练显耀加速。

但值得提防的是，并不是在系数的情况下，仿真数据皆更容易得到。清华大学助理教养、星海图首席科学家赵行就指出，「有些仿真数据的 scaling law 来自于你领有的博士生数目，像流体、柔性物体的仿真只消图形学博士才能作念」。在这种情况下，在确实宇宙作念一个物理实验反而更低廉（比如杯子打翻，水洒在一块布上），而且得到的数据质地更高，各样性也更好。千寻智能联席首席科学家解浚源也指出，仿真数据其实是「伪数据驱动」，因为仿真器需要针对每个物体和场景定制开发，这本色上是一种「研发东说念主力驱动」的形式。此外，仿真数据的数据效用亦然一大问题，自变量机器东说念主首创东说念主、CEO 王潜给出了一个令东说念主骇怪的数字：仿真数据和确实数据的效用可能会差 5-6 个数目级，这在施行磨练中会大大收缩仿真数据的本钱上风。

仿真巧合低廉，真机也巧合贵到不能承受。行为「真机派」的代表，解浚源还对「真机数据不菲爱戴」的共鸣忽视了挑战。他以为，真机数据确实的瓶颈在于穷乏干预，而非数据自己本钱过高。「施行上真机数据并莫得想象中那么贵，在国内供应链的赈济下，把单个机器东说念主本钱打到 10 万以下是很容易的。」解浚源将此与大模子厂商的干预进行对比，指出现时一块高端磨练显卡的本钱远高于一个国产机器东说念主的本钱。既然大模子厂商能以万卡致使几十万卡的领域干预算力，那么将网络数据的机器东说念主领域扩展到上千台、上万台，绝非不能想象的本钱。

此外，在网络形式上，遥操作并不是唯一的遴荐。千寻智能自研的可穿着机械臂不错把网络本钱降到遥操作的 1/20，同期保持有用网络精准度不变。

解浚源信托，唯有高质地的确实数据才能磨练出宇宙起始的模子，是以他们死力于构建一个基于确实数据的全链路数据生态，从而打造一个数据飞轮，让机器东说念主借助确实数据终了才气的不断升级。

端到端 vs. 分层，VLA vs. 宇宙模子

哪个是终局？

不管是合成数据如故真机数据，最终皆是要为模子的磨练去提供做事。跟着大模子与机器东说念主领域和会的加深，一些问题驱动浮出水面：具身智能领域需要什么样的大模子？端到端和分层架构哪个更有长进？VLA 是终局吗？宇宙模子又将带来哪些价值？围绕这些问题，几位具身智能行业首脑、资深权衡者伸开了商议。

针对第一个问题，王潜表示，具身智能大模子不是造谣宇宙大模子在现实宇宙的简便应用，而是沉寂的基础模子。因为起始，言语和视觉无法精准神志物理动作；其次，物理斗争过程的复杂性远超造谣宇宙模子的建模才气。

赵行喜悦这个说法，并进一步指出，具身基础模子是一个平行于言语模子的存在。山公、猩猩等动物莫得丰富的言语，但它们的具身智能才气却十分强盛，这种才气很有可能来自视觉和动作这两个模态的交互学习。这表现视觉 - 动作模态自己就蕴含着强盛的智能后劲，不错平行于言语模态发展出我方的智能。

但在构建具身智能基础模子的形式上，两东说念主出现了不对 —— 赵行疼爱分层架构，王潜则服气端到端。

最初遴荐分层架构，赵行更多探求的是现实部署管制，因为在端侧及时跑大模子受限于端侧芯片的迭代速率。通过大小脑分层、分别部署在边缘侧和端侧的遐想，机器东说念主更容易落地。此外，他以为分层架构更适应生物进化律例，毕竟东说念主脑不同分区各司其职同样责任得很好。针对不同层之间才气无法互通、梯度无法回传的质疑，赵行表示这不是本谴责题，可通过强化学习等时期惩办。

但王潜以为分层架构存在致命错误：前层的狭窄失实会在后续设施快速放大，而且更多的东说念主为骚扰时常会褒贬模子后果。更首要的是，高层模子不睬解物理管制，频频分派不能能完成的任务；而底层模子穷乏语义领悟，学会合手橘子却不会合手苹果。为惩办层间领悟边界，最终如故要针对各层错误注入不同学问，终局等于各层越来越像，不如径直接收长入模子。关于部署压力，王潜复兴说，天然端到端在磨练阶段只训一个模子，但推理阶段不错终止或压缩，然后散布式部署。

不外，从某种好奇上来说，端到端和分层架构并不一定是全皆对立的。北京大学遐想机学院权衡员仉尚航指出，分层的关键在于如何界说「层」。淌若分层是指必须拆分红两个沉寂模子，那确乎与端到详察冲突；但淌若是在一个长入模子内终了功能分区 —— 比如一部分侧重推理决策，另一部分专注动作生成，那就既保持了端到端的完满性，又终澄澈雷同大小脑的单干，两条阶梯就不错敛迹到沿途。

针对现时声量比拟高的 VLA 和宇宙模子，诸君嘉宾也发表了我方的不雅点。北京东说念主形机器东说念主翻新中心 CTO 唐剑指出了宇宙模子的几个首要作用：一是辅助机器东说念主大脑 VLM 进行自主学习探索，像「作念梦者」一样模拟各样任务场景；二是自动生成可膨胀的动作序列，行为真机数据的高效补充；三是为 VLA 等模子提供底座撑持。他以为宇宙模子与 VLA 并非冲突关系，而是不错互相等合的时期组合。

赵行则以为，VLA 是当下更有后劲的时期阶梯，因为宇宙模子过于依赖 first-principle 假定，条目必须瞻望出改日图像才能作念辩论，但东说念主类学习主要靠「熟能生巧」。另外，从数据效用看，100 条数据用来磨练端到端 VLA 就能产生后果，但磨练宇宙模子至少需要万级致使亿级数据量。是以在他看来，宇宙模子是一个十分终局的阶梯，只消在数据不受限度的时候才更有价值。

具身智能 Scaling Law 已初见线索

谁来为行业托底？

嘉宾们的分享弥散强横，也弥散真挚：真机派与合成派的旅途之争、端到端与分层架构的优劣、VLA 与宇宙模子的对比…… 这些关键问题被一并摆上桌面，让行业当下的卡点一目了然。

同期，还有一些关键信息值得存眷，比如王潜提到，他们如故在里面数据中不雅察到了具身智能的 scaling law，ICLR 2025 的一篇论文（「DATA SCALING LAW IN IMITATION LEARNING FOR ROBOTIC MANIPULATION」）也提到了这一丝。这意味着，在具身智能领域络续扩大模子和数据领域也极有可能是有用的。

此外，咱们也看到，现场有多位嘉宾分享了具身智能的落地情况，比如上海傅利叶智能科技股份有限公司首创东说念主兼首席膨胀官顾捷分享了他们在东说念主机交互、康复及伴随场景的探索，中科云谷科技有限公司副总司理杨辉先容了中联重科在工业制造场景下的机器东说念主落地念念考与实践，加速进化副总裁赵维晨则禀报了东说念主形机器东说念主普及旅途及辅助、竞赛等落地念念路。从中不错看出，系数这个词具身智能行业的落地速率正在加速，越来越多的公司驱动走向量产。

但当议题从「若何造机器东说念主」切换到「若何把机器东说念主量产」，商议就必须引入一个此前近乎隐形的主角 —— 云厂商。

「咱们建议，具身智能公司从第一天起就要作念好云架构、AI Infra 的辩论。」阿里云智能集团大家云奇迹部副总裁、华北大区总司理，同期亦然阿里云智能集团大家云奇迹部具身智能追究东说念主高飞在采访中提到。

这背后的逻辑并不复杂。正如嘉宾们所言，大模子时期如故平凡应用于具身智能行业，scaling law 的浮现和机器东说念主落地速率的加速皆让数据和算力领域变得愈发首要。论坛嘉宾分享的提效技巧让数据网络、合成越来越快，改日几年行业数据量将稳步攀升，对应的清洗、存储和磨练压力也会随之放大。

但仅凭具身智能公司一己之力，这么的压力是很难打法的。起始，数据激增带来的需求难以瞻望，企业自建的 IT 基础设施很难跟上业务发展，也会因为穷乏弹性而难以安闲磨练、仿真等并发需求。其次，大多数具身智能团队源自科研配景，这让他们在算法陡立方面行云活水，但工程化教养相对有限，开发器用链和运维才气也频频不及。

一朝公司驱动量产，数据驱动指数级增长，这些矛盾就会被瞬息放大。仅数据的挪动、处理责任就会形成巨大的 IT 支出，给企业发展带来阻力。

阿里云十分澄澈这一过程给企业带来的不幸，因为在智能驾驶行业，他们如故阅历过一轮雷同的发展历程，也匡助好多头部车企顺利度过了难关。如今，越来越多的具身智能公司找到他们，但愿在量产之前完成云架构的辩论，少走一些弯路。

关于这些需求，阿里云如故在畴前的四五年中千里淀了不少关连才气：

起始是处理多量数据的才气。

阿里云智能集团大家云奇迹部具身智能惩办有辩论追究东说念主王旭文提到，阿里云最初降生就定位为「以数据为中心的云遐想」，之后深度入局的智能驾驶、AI 也皆是数据密集型行业，如今多量具身智能数据涌来，他们如故有弥散强盛的基础设施和教养来稳定草率。

具体来说，在最压根的数据出产设施，不管企业是「真机派」如故「仿真派」，他们皆有全套的时期赈济。

真机数据出产的链条十分长，也十分复杂，波及网络、标注、传输上云、存储、质地校验、清洗脱敏、数据分析等多个设施。对此，阿里云能够提供一整套云上的大数据处理才气来撑持这个复杂进程，包括云上托管的数据处理引擎和湖仓一体架构，终了长入的元数据管理和超大领域数据的有序出产。

关于仿真数据出产，阿里云同样作念了充分准备。他们适配了市面上主流的仿真软件运行环境，并通过自身的产研才气对这些软件进行了深度的性能优化与评估，匡助用户遴荐最适应的算力规格，显耀晋升仿真遐想效用并褒贬本钱。此外，他们的多款云产品如故和第三方器用链深度集成，不错作念到开箱即用，比如阿里云东说念主工智能平台 PAI 如故完成与 NVIDIA Physical AI 全栈器用链的整合；无影云电脑不错弹性挂载多种规格的 GPU，而况预置了多款国表里仿真软件，用开箱即用的开发机加速系数这个词仿真过程。

但不管如何，现时数据的稀缺依然是一浩劫题，是以数据的流转和分享如故成为一种产业需求。传统的线下数据拷贝形式效用极低 —— 好多公司需要派东说念主拿着硬盘到对方公司去拷贝，这种以周为单元的数据传输形式显豁无法适合行业发展需要。阿里云通过 OSS 跨地域、跨账号的数据挪动做事，能够将这个过程褒贬到小时级别。同期，他们也在聚积生态伙伴，激动云上数据存储和安全数据分享的行业最好实践。

其次是唯一无二的模子原厂上风。

通义千问系列模子在 AI 领域的地位有目共睹 —— 其繁衍模子数目已逾越 17 万个，稳居全球开源模子的头部阵营。但更值得存眷的是，这种影响力正在向具身智能领域延迟。

「最近一段时间我跑了草率 30 产品身智能公司，跟他们的 CEO 深度交流明了解到，他们大部分皆在用 Qwen-VL 模子去作念后磨练。」高飞在采访中提到。

这种不谋而合的遴荐背后有着充分的时期根由。Qwen-VL 在空间感知、动态视觉领悟、2D/3D Grounding、旅途辩论等方面的才气，刚巧契合了具身智能对「大脑」的中枢需求。更首要的是，相持开源计谋让通义千问形成了一个全球性的开发者生态，多量国表里开发者在基于这个模子进行二次开发和优化。而且，行为模子原厂，阿里云还不错提供模子做事的深度赈济，比如定向开源特定版块 checkpoint，提供专科的模子磨练工程化赈济等。这种从模子底层到应用层的全链路撑持才气，让阿里云在具身智能赛说念领有了一个险些不能复制的竞争上风。

在论坛现场，通义千问实验室算法科学家白帅还分享了他们最新的 Qwen3-VL 模子，这个模子针对细粒度视觉领悟、视频时序领悟、3D 感知与辩论以及带图推理和视觉交互才气进行了优化，为具身智能落地提供了更强的基础模子撑持。

天然，通义之外的模子，阿里云也提供高性价比的、沉稳的调用做事。阿里云百真金不怕火不仅集成了自研的全系列模子，还集聚了国内主流模子和国际开源模子。在这些模子背后，阿里云提供长入的基础设施保险，确保做事的可用性、沉稳性和大领域集群赈济。关于那些在数据安全和定制化方面有非常需求的客户，阿里云还赈济在 VPC 环境中沉寂部署模子。

模子之外，工程化才气也很首要。

「工程这件事需要时间和教养的积蓄，作念过和没作念过的等于不一样。这一过程莫得捷径。」王旭文在采访中强调。

他还不雅察到，由于具身智能尚处于领域化前期，一些工程方面的痛点还莫得充分表示，是以好多具身智能公司还莫得在工程方面作念好准备，这与熟识的 AI 行业形成了赫然对比。

好在，阿里云是准备好了的，因为在畴前几年做事头部大模子公司和汽车新势力的过程中，他们通过「一步一步踩坑」的形式积蓄了多量的基础设施和实战教养，并将这些东西千里淀成了可程序化录用的产品和做事才气，包括完满的遐想、存储、汇集基础设施、数百 P 级数据处理才气等。

这些东西之是以能够复用，是因为具身智能和智能驾驶在工程架构方面有着高度的相似性。起始是基础设施层面，不管是集群组网，如故资源管理退换、性能优化，两个领域所需的底层才气险些一致。操作系统、运行环境、开发框架等时期栈也莫得本色区别。其次是器用链层面，两个行业的研发 Pipeline 高度重合，对数据 Pipeline 构建的基础才气需求也基本相通。更出奇念念的是，许多具身智能从业者自己就来自智能驾驶配景，他们使用的模子架构好多是在智能驾驶模子基础上蜕变而来的。这种东说念主员和时期的传承，让阿里云此前在智能驾驶领域积蓄的工程教养能够险些无缝地移植到具身智能场景中。

「智能驾驶行业领域如故如斯之大、体系如斯熟识，它所积蓄的教养全皆不错先复用，然后再看有什么各异。它所踩过的坑，具身智能企业没必要从新再踩一遍」，王旭文以「过来东说念主」的口气说说念，这亦然他们反复强调具身智能公司一定要在业务爆发之前就作念好基础设施辩论的首要原因。

当今，阿里云如故做事了一些如故或正在走向量产阶段的具身智能企业。在这一过程中，他们发现我方不错作念的事情其实十分多，比如提供全链路可不雅测做事，提供回传数据的及时网络和及时辰析以辅助故障会诊与定责，通过 Qwen-Omni、Qwen-ASR 才气增强机器东说念主的对话和文娱互动性，通过无影云电脑提供责任站环境从而赈济仿真和数据网络责任等。

看来，在量产机器东说念主这条路上，阿里云正在帮系数这个词行业扫清谢绝。

从非共鸣走向共鸣

阿里云准备好了

阿里云发起的这个具身智能论坛连接了 4 个小时，现场观者如市。

不错看到，系数这个词具身智能行业还有好多非共鸣，时期阶梯还尚未敛迹。高飞说，这其实很像四五年前的智能驾驶。但 FSD v12 出来之后，大家看到了「端到端 + 数据驱动闭环」在确实宇宙的可行性，于是时期阶梯马上敛迹，系数这个词行业也迎来数据的爆炸式增长。他信托，具身智能也会阅历这个过程。

这一过程中，有一些可想而知的趋势，比如云边端协同。端侧受物理空间和功耗限度，无法承载大算力需求；而长久任务辩论、复杂推理等高档才气又需要强盛的遐想资源赈济；此外，多机调解、器用调用等场景也必须通过云表终了长入退换，这让云厂商的首要性日益突显。阿里云积蓄的力量也将在这一阶段爆发。

不外，高飞也指出，除了基础设施撑持，具身智能的落地还离不开重打开发者群体的参与。为此，阿里云在生态开采方面作念出了多方面努力，包括相持通义系列大模子的开源计谋，褒贬开发者使用门槛；基于阿里云数百万开发者基础，贯串具身智能公司与开发者社群；提供系统化的培训、产品试用和资源赈济；在魔搭社区专门开设具身智能专区，集聚关连模子和数据集等。

在这个充满不笃定性的非共鸣阶段，阿里云遴荐为各样时期阶梯皆作念好准备，用平台才气和生态资源为系数这个词行业的改日发展夯实基础。当具身智能的「FSD V12 时刻」确实到来时manbetx体育游戏app平台，这些提前布局的才气将成为激动行业跃迁的关键力量。

发布于：北京市