具身智能卡壳数据关？三大数采流派对决，7B 参数破局关键

哈喽，大家好，杆哥这篇评论，主要来分析具身智能卡壳数据关？三大数采流派对决，7B 参数破局关键

LLM 靠文本暴力压缩封神，具身智能却卡在了物理世界的门槛。我们不缺 H100 算力，也有 Transformer 算法，唯独少了打开现实大门的钥匙 —— 带物理常识的真机交互数据。

从 GEN-0 的 7B 参数涌现到三大数采流派混战，这场关于数据的争夺战，正在改写具身智能的未来。

维度诅咒：物理世界没有 “现成 Token”

LLM 的成功，离不开互联网万亿级离散文本 Token 的喂养。但物理世界完全是另一番景象，机器人的每一次抓取、移动，都是连续的数据流。

关节力矩、视觉光流、指尖触觉反馈，构成了 3D 空间 + 1D 时间 + 力反馈的高维数据。这些数据没法像文本那样轻松生成，完美物理模拟器问世前，真机数据仍是唯一出路。

7B 参数临界点：27 万小时数据堆出泛化能力

近期大火的 GEN-0 模型，揭开了具身基座模型的核心密码：7B 参数是从 “死记硬背” 到 “灵活泛化” 的临界点。

低于 7B 参数的模型会 “钙化”，换个场景就失灵；而达到 7B 参数后，模型能理解物理常识，应对未知场景。支撑这一突破的，是 27 万小时真实操作轨迹，覆盖数千个非标场景。

Generalist AI 早已跑通核心链路，2025 年 6 月 17 日公开跨设备泛化结果，9 月 24 日实现 “一次示范组装”，无需任务特化工程。

数采战国时代：三大流派各显神通

为解决 “真实与规模” 的矛盾，行业形成三大数采流派。精密遥操作流派像 “金标准”，但 1 小时数据需 1 小时人工 + 昂贵硬件，场景受限。

流派靠海量互联网，却缺关键的动作指令和力反馈，如同看一万遍游泳仍不会下水。便携式采集流派堪称破局者，300 美元内的设备就能像自拍杆一样，采集多样化场景数据。

从输血到造血：数据闭环才是终局

GEN-0 的谐波推理架构颠覆了传统模式，让模型 “边想边做”，感知流和动作流异步协同，不需要完整思考链再行动。

这也要求数据必须实时、敏捷，才能训练出适应物理世界的智能。现阶段靠数采厂雇人采集的模式不可持续，理想终局是数据闭环。

当机器人进入家庭、工厂，作业过程中自然产生数据，像特斯拉影子模式那样，机器人越多数据越多，智能迭代越高效，这才是具身智能的终极形态。