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RoboPapers 专访光轮智能谢晨：具身 Scaling Law 的两座金字塔
8 小时前
RoboPapers近日专访了光轮智能创始人谢晨，他提出具身智能的Scaling Law需构建训练和评测两座金字塔。训练金字塔以人类数据为基石，解决机器人学习来源问题；评测金字塔则依托仿真技术，明确机器人学习成果与不足。光轮智能作为全球首个具身数据独角兽，已开源10万小时高质量多模态人类行为数据集EgoSuite-Open100K。在训练方面，人类数据可跨机器人本体复用，是机器人基础模型规模化数据的关键来源，与机器人数据、仿真共同形成训练验证闭环。光轮智能建立了规模化高质量数据生产管线，从视频质量、手部位姿、语义标注、全身位姿及多样性等多个维度确保数据质量。在评测方面，光轮智能基于真实世界数据构建了仿真评测体系，旗下RoboFinals负责仿真评测，SimFoundry保障物理真实性，评测结果形成正向反馈，助力模型迭代。作为两大国际具身标准组织及全球五大物理AI基础设施平台中唯一的中国公司，光轮智能的标品数据复售倍数超10倍，客户复购率近100%。公司已启动“5年100亿具身智能数据共建计划”，旨在打造类似特斯拉Model 3的持续闭环学习系统，有望解决具身智能规模化难题。
