v247.2.95 个人版
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v54.109.498 先行版
v41.36.7 学生版
v579.230.88 低能耗版
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v95.943.5 纯净官方版
v45.6.653 修订版
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v538.0.775 长期支持版
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v534.4.8 代理版
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v20.02.68 全屏版
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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
第一种是老页面、失效链接或跳转页,看起来像资源入口,点开却是空白、广告,或者根本无法播放;
第二种是搬运剪辑、片段合集,标题写着“高清”“完整版”,实际并非完整正片;
第三种是所谓“网盘/云播”引流页,提示安装插件、输入解压密码、开会员提速等,体验很差,风险也更高。
更现实的原因在于:正版片源会随着版权周期在不同平台之间流转,很难长期保持“随搜随看”。因此“找不到”通常不是你操作有问题,而是版权与平台策略变化导致的结果。
很多人以为搜到“1080P”“蓝光”“HDR”就等于高清,但点开却发现画面发糊、噪点多,甚至音画不同步。根源往往不是关键词不对,而是版本混乱:同样的标注并不代表同一种质量。简单来说,画质主要由分辨率、码率、编码方式、片源代数共同决定;音质则取决于音轨格式与音频码率。
下面这张表可以用来快速判断“看起来很高清”的资源大概靠不靠谱(仅列常见类型):
| 标注常见写法 | 真实可能性 | 观看体验风险点 |
|---|---|---|
| 1080P/高清 | 可能是真1080P,也可能是拉伸 | 细节发糊、边缘锯齿、字幕压字 |
| 蓝光/BD | 片源质量通常较好 | 文件大,对网络/设备要求高 |
| WEB-DL/WEBRip | 来自流媒体版本,整体稳定 | 可能有平台水印、色彩偏暗 |
| HDR/杜比视界 | 需要设备支持 | 不支持时会发灰、发暗或偏色 |
如果只是想在手机上顺畅观看,“看着清楚”就够了,稳定的正规在线片源通常比来路不明的“超高清”更省心;而真要追求更高画质,也要同时接受更高的带宽需求,以及设备解码能力的门槛。
不少人搜索“速度与激情2百度影音在线观看高清资源”,实际遇到的是“能打开但播不动”。常见症状大致有这些:
— 播放几秒就卡:多半是带宽不足或高峰拥堵,尤其是所谓 P2P、聚合源。
— 只有声音没画面/黑屏:设备解码不支持某些编码(如部分 H.265/HEVC),或浏览器禁用了相关播放组件。
— 有画面没声音:音轨格式不兼容(例如部分多声道音轨在某些系统上不输出),或播放器默认选择了不匹配的音轨。
— 字幕不同步/乱码:常见于搬运转码版本,字幕被重新封装,或硬字幕压制质量差。
很多人第一反应是继续换“更高清资源”,结果越换越乱。更有效的做法是先确认自己的播放方式:是浏览器网页播放、手机 App 内置播放器,还是本地播放器。同一片源在不同设备上的表现,可能完全不同。
在搜索场景里,最容易踩的坑往往不是“看不了”,而是“看着能播但代价很高”。比如:
— 要求安装不明插件、播放器壳:常见于劣质聚合站,除了体验差,还可能带来权限滥用、弹窗驻留等问题。
— 诱导开通会员提速、解压付费:把观看门槛包装成“高清通道”,实际仍是低质片源。
— 标题党“完整版”:点进去是解说、混剪、短片段,纯粹浪费时间。
— 版权风险:来路不明的在线播放、下载与传播都可能涉及侵权,账号、设备乃至个人信息也可能受到牵连。
如果你的目标只是安全、稳定、清晰地把《速度与激情2》看完,优先选择版权明确、播放标准清晰的平台更现实。“百度影音在线观看高清资源”在当下更像一种搜索习惯,而不是可靠的观看路径。
不管最终在哪里观看,筛选片源时可以用几个简单标准减少试错:
1)能否在不额外安装未知软件的情况下直接播放;
2)是否为完整正片,而不是剪辑或片段合集;
3)画质描述是否具体且一致:分辨率、版本标识(如 WEB-DL/BD)是否前后一致、逻辑通顺;
4)播放页是否“干净”:弹窗过多、强制跳转通常意味着体验和安全都不理想;
5)如果追求更高画质,先确认设备是否支持对应编码与 HDR,否则“更高清”反而可能更难看。
这部片子节奏快、夜景多,高速运动镜头也多,对码率和压制质量特别敏感。能稳定流畅、暗部不糊、运动不拖影,往往比“标着 4K”但问题一堆的资源更值得。
Q:搜索到“速度与激情2百度影音”但总跳转怎么办?
A:多数是失效页或聚合引流页。反复跳转基本不值得继续耗时间,换更可靠的来源更省事。
Q:同样写 1080P,为什么一个清楚一个糊?
A:可能是拉伸、二次转码或码率很低。比起看标题,更应该看版本标识和实际播放时的清晰度表现。
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