【機器人04-1】具身大腦與數據困局
PPT 第 9 頁:討論圖四 —— 模型層專題金字塔:具身大腦、物理斷層與數據飛輪 血統對應 :承接母綱領第 3.1、3.2 節模型層與四大死穴。 頂層核心結論 :具身智能模型層是「遠期科技期權」,絕非「近期現金流收割機」!全球一線巨頭已達成戰略共識,但在物理實體世界中,技術進展最慢、盈利週期最長(至少 5–10 年)。二級市場絕不能以通用軟體 SaaS 的高估值模型盲目追捧。 一、 全球科技巨頭與前沿實驗室的「共識投資矩陣」 1. 底層戰略共識 語言文字數據已被大模型吸乾,物理實體世界是邁向 AGI 的唯一全新高地。 2. 算力與模型巨頭一致重注 NVIDIA :黃仁勳將具身智能列為最重要戰略,自研物理 AI 基礎模型 Cosmos,發布 Project GR00T,重注投資 World Labs(李飛飛)、Skild AI、Figure AI; OpenAI :重組硬體具身智能團隊,領投 Figure AI(6.75 億美元 B 輪融資)與 Physical Intelligence (Pi); Google DeepMind :發布 RT-2、Gemini 具身智能多模態大模型,主攻端到端視覺語言動作(VLA); Amazon :重金收編 Covariant 核心創始團隊,全面升級其全球物流倉機器人大腦; 高校四大先鋒實驗室 :史丹佛大學李飛飛團隊(World Labs 空間智能大模型)、UC 柏克萊 Sergey Levine 團隊(Pi 具身通用大腦)、卡內基梅隆大學 Deepak Pathak 團隊(Skild AI 跨形態通用大腦)、史丹佛 OmniGibson 物理仿真平台。 二、 為什麼進展極其緩慢?深拆物理實體世界的「四大客觀死穴」 1. 實體數據荒漠(The Data Drought)—— 互聯網沒有力學數據 文本代碼全網可爬;但互聯網上完全沒有「三維空間力控、微滑移、關節微動態」的物理交互數據。 硬體異構性導致數據「零複用」:Figure、Tesla、波士頓動力的機械臂長度、減速比、慣量各異,A 機...