<具身>智能数《据战》：群核建道场，百度铺【管道】，京东搭舞台,疯狂猜图明星：明星图片答案合集

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

明星题最常见的出题方式：剪影、局部与经典造型

明星类题目通常会在三种手法里反复变化：

第一种是剪影或强对比滤镜，重点考轮廓。比如长发大波浪、标志性帽子、夸张肩线等。这类题可以先判断性别、发型体量、是否戴帽/墨镜，再联想到那些“符号化”很强的公众形象。

第二种是局部特写，常见只给眼睛、嘴唇、鼻梁或下巴。局部题最大的坑是盯着“像不像”，更稳的做法是找独特点：痣的位置、唇形厚薄、眉峰形状、笑纹走向等。

第三种是经典造型或代表作海报裁切，比如古装头饰、某部电影的服装、某次红毯造型。遇到这种题，先从“时代感”和“风格”入手往往更快：港风复古、韩系清冷、美式街头、古装仙侠……风格对了，范围就会立刻缩小。

高频答案合集：按类型快速对照更省时间

“答案合集”如果只是长长一串名字，实际用起来反而慢。更高效的方式是按“你在图里能直接看到什么”来分组记忆。下面这些是搜索里经常被问到的典型类别（不限定地区，便于对照）：

画面线索	常见对应明星（示例）	识别要点
墨镜+西装或黑白剪影	周杰伦、王力宏、刘德华	发型轮廓、下颌线、舞台气质差异
红唇浓妆/复古卷发	玛丽莲·梦露、奥黛丽·赫本	赫本多为短发/小黑裙，梦露多为金发卷
夸张刘海或辨识度发型	蔡依林、Lady Gaga	发色/头饰往往是关键线索
古装头饰、仙侠风	刘亦菲、杨幂、赵丽颖	眉眼风格、脸型与角色滤镜差异
运动员面孔（非演员）	乔丹、梅西、C罗	球衣颜色/号码、发型与轮廓更重要

这类对照的核心在于：你先抓“线索”，再去找“人名”。先把线索归类，再在该类里比对少数几个高频答案，效率会比挨个试名字高得多。

容易混淆的明星：区分点比“像不像”更重要

明星题最折磨人的地方，是“相似脸”和“同一人不同阶段”。几个常见场景，可以用更稳定的区分点来破局：

1）男明星短发侧脸：很多题只给侧脸和发型，轮廓相近的人很容易混在一起。这时看耳朵形状、鼻梁弧度、下巴尖钝，往往比看眼睛更靠谱。

2）女明星妆容变化大：舞台妆和生活照差异很明显。优先找“骨相”线索：颧骨位置、脸型长短、额头饱满度等，不要被口红色号或眼影带偏。

3）同一明星早年与近照：题库偶尔会用出道初期照片。遇到“怎么都不认识”的情况，反倒要想一想是不是你熟悉的明星年轻版：脸更圆、妆更淡、发型更青涩。

4）国外明星与国内明星撞型：如果画面里出现英文杂志排版、好莱坞红毯背景、欧美妆发风格，先往国外演员/歌手上猜，别只凭“五官相似”硬往国内对号入座。

提高命中率的做法：从“字数”和“输入习惯”反推答案

《疯狂猜图》在输入答案时通常会给字数提示（或至少让人形成长度预期），这点可以反向帮你筛选：

- 两到三个字的中文名最常见。遇到明显欧美明星但提示很短时，可能需要输入常见中文译名，而不是本名。

- 有些明星更常以“艺名”被收录，尤其是组合成员、主持人或网红出身艺人；你一直用本名不对时，换成大众更熟的称呼试试。

- 简繁体、空格、标点一般不影响，但同名不同人会影响判断：优先选更大众、更高频被出题的那位。

另外别忽略背景道具：麦克风、篮球、奖杯、特定 logo 往往在暗示职业属性。先判断是歌手、演员还是运动员，再去合集中对应分组里找，会省很多时间。

搜索“答案合集”时的误区：只抄名单反而更慢

很多人搜“疯狂猜图明星图片答案合集”，会直接找整页名单照抄，但真正卡关时，你手里只有一张图，不一定知道该翻到哪。更实用的习惯是把你看到的元素写进搜索词或自己的备忘分类里，比如“短发 墨镜 男明星”“古装 额饰 女演员”“红唇 金发 复古”，让“合集”变成可检索的线索库。

同时也要避免过度依赖“模糊联想”：只凭一个发型就锁死某位明星，很容易走偏。更稳的顺序是：先判风格与年代感，再判职业属性与常见符号，最后用五官细节做确认。

如果你正在整理自己的“明星图片答案合集”，建议按“线索类型”而不是按姓名首字母存放：剪影类、局部类、海报裁切类、古装类、运动类。下次遇到同类题，基本不用从头猜一遍。

FAQ：

Q：输入某明星总不对，是不是版本差异？
A：有可能是题库收录用的中文译名或艺名不同，先尝试更常见的叫法。

Q：只有眼睛或嘴巴怎么猜？
A：先看眉形、唇形和痣的位置，再结合妆发风格判断时代与地区，缩小范围后再对照高频名单。

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再深⭕⭕一点下载方式:

①通过浏览器下载

打开“再深⭕⭕一点”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://baoji.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“再深⭕⭕一点”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。

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特别说明：再深⭕⭕一点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。

再深⭕⭕一点使用讲解

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进入再深⭕⭕一点教程

1.打开再深⭕⭕一点，进入再深⭕⭕一点前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入再深⭕⭕一点，打开选关界面。

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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、新增背景故事文献可翻阅

二、增加了好友上线提醒功能。

三、优化活动时间 / 倒计时提示

四、精简部分冗余资源包体积

五、增强信息安全加密机制

六、新增通关成就与徽章