<具身>智能数《据战》：群核建道场，百度铺【管道】，京东搭舞台,亲情会3：亲情聚会精彩回顾

文 | 奇点研究社，作者｜孟雯

最近具身智能的数据战打得火热。

前有腾讯发布 Tairos 具身智能开放平台，后京东又上线了具身智能数据交易平台，还要发动 60 万人采集 1000 万小时。

不久前，百度也推出具身智能数据超市，想要解决困扰行业已久的数据质量参差不齐、格式标准不一、使用成本高等痛点。

上周亦庄的人形机器人马拉松大赛，更是把具身智能的热度推向高潮。

荣耀机器人「闪电」跑完 21 公里，净用时 50 分 26 秒，打破了人类男子半马世界纪录。一时间，评论区沸腾，" 历史性时刻 "，" 部署态元年 " 到来！

但仔细研究会发现这更像一场 " 机械能力 " 的突破，而非 "AI 能力 " 的突破。「闪电」之所以能跑出这个成绩，靠的是 0.95 米大长腿、自研液冷系统、电机关系从 420Nm 提升到 600Nm。

这些都是工程能力的积累，是荣耀把过去十几年消费电子里的轻量化和结构设计能力，迁移到了机器人上。如果把同一套算法塞进另一台机器人，大概率跑不出这个成绩。

问题不在算法，而在 " 具身智能 " 这个词，装了太多含义。

连续跑 21 公里是一件事；能帮你干活，是另一件事；能在产线上连续工作 8 小时不停机，又是完全不同的一件事

而这三件事，对应的是三种完全不同的数据需求。

" 缺数据 " 喊了三年，但没人说清到底缺什么

" 整个互联网上能训练的数据一共就没有多少 T，现在已经快不够用了。" 国内某头部大模型厂商创始人在采访中说，" 现在大家更多是用检索增强来落地 B 端，C 端还是需要基座模型的进化才能突破。"

这是大模型（LLM）领域的真实焦虑。

如今，LLM 的 " 数据焦虑 " 正蔓延到具身智能。去任何一场机器人相关的论坛，几乎所有人都在说，数据不够，是最大的瓶颈。

但如果再往下追问，到底缺的是什么数据？答案却千差万别。

LLM 之所以能够跑通规模定律（Scaling Law），有一个不能忽视的大前提：互联网文本本身就是一个 " 闭环系统 "。

一句话里同时包含意图、语义、甚至隐含的推理路径。模型要做的，便是不断从这些闭环中提取规律。

所以你只需要 " 多喂 "，模型 " 悟 " 得越多，能力就会自然涌现。

但具身智能没有这样的闭环。

你可以采集 100 万小时的人类生活视频，但里面并没有机器人应该如何控制关节的信息；你可以构建 1000 万个仿真场景，但它们往往缺少真实世界里的噪声与长尾分布；你也可以通过遥操作积累 10 万条任务数据，但一旦更换机器人本体，迁移效果就会明显打折。

具身智能的数据，不是 " 被收集 " 的，而是在物理世界中被 " 制造 " 的。

而且不同类型的数据，对 " 规模 " 的反应也完全不同。所以把 LLM 的那一套逻辑原封不动搬过来，本身就是一种误判。

如果把具身智能的数据拆开来看，会更清晰一些。它大致可以分为三类：运动控制、场景理解与任务决策。

运动控制数据告诉机器人 " 怎么动 "，比如关节角度、力矩、运动轨迹等，这类数据高度绑定特定本体，天然不具备规模化复用能力。

场景理解数据告诉机器人 " 看到了什么 "，比如视觉、空间、物体识别等，因为人看到的世界，和机器人看到的世界，在统计意义上是相似的，所以这类数据是目前唯一有可能跑通 Scaling Law 的层级。

最难的是任务决策数据，它要告诉机器人 " 该怎么办 "，这是整个体系里最稀缺的一类数据，因为它要求三件事同时成立：感知、判断、执行，而且必须同步标注。

这三类数据，有些可以靠堆量解决，有些则完全行不通，换言之，在具身智能领域，Scaling Law 不是 " 失效了 "，而是 " 分层成立 "。

行业里其实已经有人描述过这个问题。戴盟机器人接受媒体采访时，称具身智能的数据供给存在一个金字塔结构。

顶层是机器人本体数据，最精确，但最难扩展；中层是可部署采集数据，在精度和规模之间做平衡；底层是人类视角的大规模数据，最容易放量。

底层数据，可以靠 " 规模化 " 堆出来，负责训练 " 认知 "。顶层的数据，必须贴着本体打磨，负责训练 " 执行 " 必须精细打磨，不存在 " 多多益善 "。

这也是为什么，单纯谈 " 数据规模 " 已经不再有意义，关键在于 " 你在放大哪一层 "。

沿着这个思路，学术界也开始尝试给出新的解法。中山大学发表的开源项目 PHYAgentOS，把认知层与执行层解耦，即大模型做认知入口，不做最终执行者。

这背后对应的，是一套新的数据分工方式：底层数据训练认知能力，可以跨本体泛化；顶层数据训练执行能力，始终绑定具体本体。

一旦这一结构成立，数据的使用效率会发生质变：不同层的数据，不再被强行塞进同一个模型里消化。

解决了 " 数据从何而来 "，还要看数据如何 " 被消化 "，这就涉及到当前行业里的几条主流的技术路线。

VLA 最常见，也最主流，它把视觉、语言、动作全部压进一个模型，输出控制信号，代表玩家是 RT-2 和 π 0，这一路线需要 " 图像 + 指令 + 动作 " 三者同时存在的数据，缺一不可，采集成本很高，也最难规模化。

第二条路径，是分层大模型。用 LLM 做高层规划，再调用 VLA 或传统控制算法执行。它牺牲了一部分端到端的一致性，但换来了更高的数据利用效率。典型代表包括谷歌的 Gemini Robotics、北大的 RoboOS，以及前面提到的 PHYAgentOS。

第三种是当前最受关注的世界模型路线，如 DreamDojo、PAR/PhysGen，强调直接从视频里 " 悟 " 出物理规律，以及零动作预训练，代表如国外的英伟达，国内的拓元智慧。

但不同玩家对同一路线也有着不同的理解。拓元智慧选择在隐层空间（而非视频画面）做世界推演。

拓元智慧联合创始人陈添水在接受奇点采访时提到：" 英伟达的 One Action Model 主要指建模 action（动作），拓元同时建模 action 和 physical，隐层特征（几千维）比视频像素（200 万像素）更高效，且能更好地支持 action 预测。"

物理 token 自回归的运作方式：预测未来的帧与动作联合体，与真实环境同步演化

图灵奖得主杨立昆提出的 JEPA 同样属于这一范式，但它更偏向 " 预测式学习 "，即在抽象空间里推演未来状态，学习因果关系。

写到这里，我们会发现，在具身智能领域，脱离模型架构去谈 " 高质量数据 "，本身并没有太大意义。

零次方联合创始人马晓龙采访中的话，精准点出了本质：" 数据有没有效，本质是匹配问题。对你的模型有用，对我的架构可能毫无意义，第三方换了场景又可能完全没用。"

群核建道场，百度铺管道，京东搭舞台

带着这样思路再来看最近大厂的数据之争，就会发现他们虽然都在 " 抢数据 "，但抢的，根本不是一个东西。

差异不在 " 量 "，而在 " 层 "。

最底层，是群核科技。群和科技占据的是 Scaling Law 最可能成立的那一层：" 物理正确 " 的空间数据。

根据招股书，群核已经积累了 5 亿个 3D 室内场景、4.8 亿个 3D 模型，这些数据并非 " 采集 "，而是来自真实商业使用中被反复调用、修改、验证的结果。

群核科技推出的 InteriorNet 数据集（包含约 1 亿 3 千万图像数据）

基于这些数据构建的 SpatialVerse，是一个 " 可计算的物理空间 "：球被扔出去会下落，门被推开会有阻力，地板存在摩擦力。

物理正确性，意味着它不依赖任何具体模型架构的演进。无论未来是 Transformer、世界模型，还是其他范式，机器人最终都必须在符合真实物理规律的环境中完成学习和决策。

这意味着，一旦底层数据的 Scaling Law 成立，群核的价值会被指数级放大。它不需要押注 " 哪一个模型会赢 "，它押注的是所有模型，都必须进入 " 道场 "。

如果说群核解决的是 " 数据从哪里来 "，那么往上一层，便是百度在做的事情：回答 " 数据如何流动 "。

百度具身智能数据超市，是一个中立的数据流通平台。它不参与机器人本体，也不直接生产数据，而是试图把分散在不同企业、不同场景中的数据 " 组织起来 "。

根据官方披露，目前具身智能数据超市已经接入十余家具身智能企业的数据，总量超过 1000 万条。同时推出了 " 繁星计划 "，计划招募约 100 家场景方开放真实空间。

更值得一提的是它的 " 重服务模式 "。" 百度数据超市上的数据需专业处理，暂无免费上传机制。我们有高 T 工程师团队免费支持客户，仅收取算力和存储费用。" 百度智能云泛科技创新行业销售总监徐良在采访中提到。

这意味着，它并非一个简单的撮合平台，而更像一个带有强加工能力的 " 数据代工厂 "：数据需要被清洗、标注、结构化，才能进入可用状态。

与此同时，百度还在补另一块更底层的基础设施：数据可信流通。包括云网端安全体系，以及面向出海的合规能力。" 目前百度联合头部客户开发的云网端安全方案，已经被应用到出口欧洲的产品中。" 徐良补充道。

如果用一个更直观的类比，百度更像是具身智能时代的 "Visa"：它不直接参与交易，但决定了数据这笔 " 交易 "，能不能发生、如何发生。

再往上走，是京东。

其实京东的价值有被严重低估。上线具身智能数据交易平台，发动 60 万人采集 1000 万小时人类真实场景视频数据，在亦庄马拉松机器人赛事中，京东又作为 AI 科技战略合作伙伴，提供了运输、救援、换电、维修等全周期保障。

赛事直接带动了超过 20 个机器人品牌销售额翻倍，相关搜索量激增 300%。

表面看是一次品牌和供应链能力的展示，但它真正解决的问题，其实在数据层。具身智能里，有一类数据天然无法复用：运动控制数据。它高度绑定具体本体、具体结构，几乎不具备跨平台迁移能力，也就很难像互联网数据一样形成规模化流通。

这恰恰是 Scaling Law 最难成立的一层。京东做的事情，是绕过 " 数据本身的可复用性 "，直接让这类数据在真实世界中产生商业价值：通过赛事、销售、服务，把机器人推入高频使用场景，让每一次真实运行，都变成一次有效的数据积累。

当数据本身无法流通时，就用 " 交易 " 去放大它的价值。价值驱动需求，需求再反过来推动数据回流，这是在 Scaling Law 不成立的顶层，少数可行的商业闭环。

群核在最底层，提供 " 可以无限扩展的道场 "；百度在中间层，打通 " 数据如何被加工与流通的管道 "；京东在最上层，搭建 " 让数据产生价值的真实舞台 "。

三者分别押注数据供给金字塔的不同层级，彼

亲情会3的亮点：从“见面”到“重连”的节奏感

亲情聚会最难的通常不是把人凑齐，而是让不同年龄、不同性格的人愿意开口、愿意参与。亲情会3在节奏安排上做得很到位：先用轻量的“签到与寒暄”缩短尴尬期，再用一两个门槛很低的互动，把大家迅速拉到同一频道。

比如合照并不急着拍“标准合影”，而是先拍几张走动、聊天的自然抓拍。这样反而更容易让长辈放松，让孩子不排斥镜头。等氛围热起来，再集中拍正式合影，配合度通常会明显更高。

另一个亮点，是把“谁来主导”从单人主持改为多人分担：年轻人负责节奏与工具（音箱、投影、相册投屏等），中年人负责统筹与照顾（座位、餐饮、接送），长辈负责“讲述与定调”（家族记忆、祝福）。聚会因此不容易变成某个人的独角戏，也能减少“有人忙到崩溃、有人全程旁观”的落差。

现场环节回顾：哪些瞬间最容易出彩

亲情会3里最容易“出片”、也最容易带出情绪的瞬间，基本集中在三类：共同记忆、共同完成、共同表达。

共同记忆不必做得很隆重。一段老照片轮播、几件老物件的来历、某道熟悉菜的做法，都足以把聊天从客套拉回真实。需要注意的是，讲回忆时尽量别把重点落在“谁当年更辛苦”的比较上，容易把话题带进旧账；更好的讲法是把叙述落在“当时怎么解决”“后来有什么转折”，让故事有走向，而不是停在情绪里打转。

共同完成更适合安排简单、可分工的小任务：一起包饺子、一起布置桌面、一起写祝福卡。孩子在这种场景里尤其容易被照顾到——他们不需要被要求“安静坐着”，而是在被允许参与后自然融入。

至于共同表达，最稳妥的方式是“短句式祝福”和“点名式感谢”：每人一句话，不做长篇发言；感谢尽量具体到某件事，而不是泛泛地说“你一直很辛苦”。越具体越不尴尬，也更能落地。

组织与执行：把热闹变成舒服的关键细节

亲情聚会的常见问题往往不在“有没有内容”，而在执行：时间拖延、座位混乱、音量失控、孩子无处放电、长辈体力跟不上。亲情会3的做法是提前定好三条底线：开场时间、用餐时间、收尾时间。不是为了卡人，而是让接送、休息、返程都更可预期。很多家庭摩擦并非观点冲突，而是疲惫叠加后耐心被消耗殆尽。

场地选择也很容易走极端：有人追求“越大越体面”，结果动线太长，老人走动费劲；也有人只图“离家近”，忽略停车和卫生间的便利。更实际的判断标准是：老人上下车是否方便、是否有安静角落能休息、是否能给孩子留出短暂活动空间。若流程较为紧凑，建议把关键环节控制在两小时内，其余时间交给自由聊天。

下面这张小表整理了几类常见情况，便于临场取舍：

需求/情况	更适合的安排	容易踩的坑
长辈多、体力有限	早一点开场，流程短，预留休息位	过度串场、久站拍照
孩子多、精力旺	有“可参与任务”和小活动区	一味要求安静导致哭闹升级
家人多年未见	先破冰再合影，回忆环节少量即可	直接逼发言，尴尬加重
远道而来需赶路	明确收尾时间，提前打包或留餐	拖到很晚影响返程情绪

纪念与延续：回顾不止是照片，更是后续连接

“精彩回顾”如果只停留在发几张合照，很快就会被聊天记录淹没。亲情会3更值得借鉴的是一种“轻量收口”的思路：当天选出一张全家合影统一留存，其余照片不追求人人精修，而是按“人物+场景”分组，方便长辈快速找到自己。视频也不必剪得很长，30秒到1分钟的片段反而更容易被反复观看和转发。

更重要的是散场后的延续动作：比如把聚会中提到的“下一次想一起做的事”写成一句话，在家庭群置顶几天；或者由不同小家庭轮流在一周内补发一张当天照片，再写一句感受。它的意义不在于形式多隆重，而在于把“见过面”转化为“继续保持联系”的惯性。

亲情会3的可贵之处，恰恰在于它没有把亲情聚会做成表演，而是把复杂的家庭关系放回到日常可承受的节奏里：让每个人都有参与感，也让每个人都能舒服地退出“舞台”。热闹终会散，但只要这次相聚留下了更好说话、更容易相处的方式，回顾就不只是回忆，也会成为下一次见面的起点。

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2. ☀️「17173」☀️ 老师脱👙让学生摸🐻流白浆官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:老师脱👙让学生摸🐻流白浆下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V7.4.8.52(安全平台)登录入口💫《老师脱👙让学生摸🐻流白浆》是一款好玩烧脑的冒险解谜类游戏，游戏场景设置在海盗船上，画面逼真，玩家在这里需要用自己的智慧去消灭船上的僵尸并完成游戏中的各种任务，刺激满满，感兴趣的玩家就快来2265手游网下载吧！

3. ☀️「通信百科」☀️ 海角社区真实小王子官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:海角社区真实小王子下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V9.96.60.32(安全平台)登录入口💫《海角社区真实小王子》是一款非常有趣的冒险游戏，玩家将在游戏中中不断的进行各种有趣的冒险，同时玩家需要在游戏中不断的收集各种道具，给玩家超高的玩法和可玩性，感兴趣的朋友快来下载吧!

4. ☀️「解谜游戏」☀️ 👅奶头张开腿被❌的漫画官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:👅奶头张开腿被❌的漫画下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V54.4.9.2(安全平台)登录入口💫《👅奶头张开腿被❌的漫画》是一款策略性极强的冒险游戏，游戏采用卡通的画风设计，在游戏中玩家将体验到最有趣的策略对决，超多的游戏任务等你来完成，各种关卡等你来挑战，喜欢的朋友快来下载体验一下吧！

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6. ☀️「山东游戏」☀️ 男GayGays✅亚洲体育生官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:男GayGays✅亚洲体育生下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V32.2.46.2(安全平台)登录入口💫《男GayGays✅亚洲体育生》是一款卡通像素冒险题材的游戏，游戏采用像素角色设计，在游戏中玩家将体验到最独特好玩的冒险，超级简单的操作玩法，让玩家更加容易上手，感兴趣的朋友不要错过了，快来下载体验一下吧！

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9. ☀️「博看百科」☀️ 校花扒开🐻让我❌樱花女子官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:校花扒开🐻让我❌樱花女子下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V96.3.46.59(安全平台)登录入口💫《校花扒开🐻让我❌樱花女子》是一款像素题材的冒险类放置游戏，游戏采用像素画风设计，游戏中融合了多种玩法元素于一体，玩家将体验到多种不同的游戏乐趣，更有超多的游戏关卡和剧情等你来体验，喜欢的朋友快来下载吧！

2024河南高考5大变化:取消下载方式:

①通过浏览器下载

打开“2024河南高考5大变化:取消”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://m3.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“2024河南高考5大变化:取消”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

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🌈☀️☀️第一步：访问2024河南高考5大变化:取消官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://tianxin.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择2024河南高考5大变化:取消。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载2024河南高考5大变化:取消软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用2024河南高考5大变化:取消软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动2024河南高考5大变化:取消软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：2024河南高考5大变化:取消软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

2024河南高考5大变化:取消使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加2024河南高考5大变化:取消”按钮从电脑文件夹选择文件《💫api.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，2024河南高考5大变化:取消支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入2024河南高考5大变化:取消教程

1.打开2024河南高考5大变化:取消，进入2024河南高考5大变化:取消前加载界面。

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3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入2024河南高考5大变化:取消，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、修复通知无法清除的BUG

二、加入智能客服平台集成

三、修改装备分解 / 回收机制

四、新增语音转文字功能

五、增加了隐私设置，可以隐藏自己的战绩。

六、增强稳定性，防止卡死