数据困境与模型挑战并存,AI 智能体与机器人如何破局

2025-09-13 10:51:52 来源:澎湃网
        【每日科技网】

  9 月 10 日 - 13 日,2025 Inclusion・外滩大会在上海举行,AI 无疑成为本届大会最受关注的焦点。在多个论坛中,行业专家、企业家与投资人展开了热烈讨论,深入探讨了当前行业发展所面临的挑战。在算力爆发与模型创新的关键阶段,无论是聚焦物理实体的机器人,还是专注于数字世界的智能体(Agent),都共同面对着数据质量、模型能力与产业化落地的多重挑战。

  数据困境与模型挑战,机器人何时能进入家庭

  在大会主论坛的圆桌环节,宇树科技创始人、CEO 王兴兴反复提及 “数据” 问题:真正优质数据怎么采?数据质量应该达到什么标准?当前应该采集什么类型、多大规模的数据?哪些数据比较有价值应该重点采集?

  王兴兴指出,目前机器人的数据,无论采集、噪声、数据质量问题都非常大,“都还是比较模糊的阶段”。

  他表示,希望能通过提高数据的利用率、提升模型对数据的理解能力,实现用少量数据也能获得良好的效果。而从模型的角度,很多情况下数据并非要单纯从量的角度来衡量,有些特征性数据非常重要,比如机器人到底哪些动作或场景怎么采集会比较有质量。

  在一场分论坛上,银河通用联合创始人张直政则强调,具身大模型的发展可能需要上万亿条数据。

  张直政认为,若全部用真实数据采集既不可行也不可持续,即便同一个人重复相同动作,每次的一致性都很差,导致真实数据的样本效率极低。而仿真数据在可控性和规模化方面具有极大优势,虽然其在物理和语义学习上不如真实数据,但可以通过图文大模型和数字大模型来弥补。

  清华大学交叉信息研究院助理教授、具身智能实验室负责人、星海图联合创始人许华哲也在大会期间表示,真实数据虽然比较昂贵,但是质量非常好,仿真和互联网数据可能更便宜、更容易获取,但与真实数据的质量会仍存在差距。不过,即便采用真实数据,也存在 “真实到真实的差距”(Real2real Gap),影响训练出的 VLA(视觉 - 语言 - 动作模型)最终质量。

  模型则是机器人的另一个瓶颈。王兴兴指出,对于机器人而言,最大的问题还是 AI 模型没办法很好地把硬件用起来,比如灵巧手。同时,目前纯语言模型或纯视频模型效果显著,但一旦需要将语言与图像深度融合,就面临巨大挑战,特别是在机器人控制领域,如何让生成视频与机器人的控制模态精确对齐,至今仍面临难题。

  如何解决灵巧手的难题?灵心巧手联合创始人兼首席 AI 架构师苏洋给出了他的答案。

  苏洋表示,就像预训练模型需要大量数据一样,如果能有 1 万台、10 万台、100 万台设备,真机数据采集会变得异常容易,真实数据采集的价格也会变得异常低。

  同时,苏洋还指出,目前灵巧手占人形机器人成本的比例大约在 21%-23%。他希望能够造更多、更便宜的灵巧手,争取三年内将价格 “打到” 500 元甚至 100 元,“这时候机器人就能进家庭了,我们先做工业把它用得稳定,在苛刻的环境下把稳定性、可靠性、灵巧性都解决了,然后压低成本,进入千家万户”。

  国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊指出,当前具身智能的路径还远未收敛,“但好在目前具身智能的四条路径 —— 智驾、机械臂、腿足式机器人以及芯片,就像四条产业链的射线,当有一天集中于一个点的时候,可能具身智能这个产业就能落地”。

  留给智能体的窗口时间不多了,产业将趋分化

  业界普遍认为,今年将会是 AI 智能体的元年。在本次大会上,展区内的各类智能体功能齐备,数不胜数。

  BAI 资本创始及管理合伙人龙宇则坦言,智能体的概念其实也还在被定义和落地过程当中,处于大家不断努力的过程当中。

  她认为,当前用户端、消费者、企业端给予所谓的智能体概念极大前所未有的宽容,愿意接受 30%-60% 的完成度,这在传统企业级服务中是不可想象的。不过,这种宽容并非没有期限。龙宇强调 “留给我们的窗口时间已经不多了”,随着 token 成本的大幅下降,一些重新设计和优化构架以及工作流的可能性已经出现,大家会对智能体交付的完成程度越来越较真,特别是在金融等高风险领域,容不得半点容错率,不是 “做得还不错” 就可以接受的。

  RockFlow 创始人、CEO Vakee 也指出,目前大模型在垂直领域的数据是缺乏的,在金融领域的落地对于准确性的要求非常高,同时强监管的场景性质也需要算法具备可解释性。

  对于行业未来,龙宇表示,半年前还备受关注的 Devin 等垂直 Agent,现在已经较少被提及,“目前技术已经够用,关键是定义出新的交互范式,而非产品形态”。未来,智能体将会是产业分化、模型产业化的趋势,大家都开始进行深层次的思考。

  在如今这个 AI 发展的关键节点,不论是机器人还是智能体,只有真正理解数据价值、提升数据利用率、突破模型的挑战,才能加快迎来真正的爆发式发展。当机器人能够进入千家万户,当智能体能够真正理解并完美执行人们的指令,一切将会变得截然不同。

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