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（文/張志峰 編輯/周遠(yuǎn)方）

在人工智能技術(shù)從虛擬向物理世界滲透的浪潮中，數(shù)據(jù)被視為推動人工智能發(fā)展的“底層燃料”，同時也是實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破的關(guān)鍵“核心壁壘”。

在2025年世界人工智能大會的觀察者網(wǎng)“具身向左、人形向右”直播論壇上，博登智能創(chuàng)始人、董事長趙捷博士圍繞數(shù)據(jù)在人工智能與具身智能發(fā)展中的核心地位，分享了獨(dú)到見解。

從支撐自動駕駛的算法進(jìn)化，到助力具身智能的技術(shù)突破，博登智能的實(shí)踐，正是中國AI企業(yè)以數(shù)據(jù)為基石、破解產(chǎn)業(yè)難題的典型代表。

“數(shù)據(jù)是AI競爭的核心壁壘”

公開資料顯示，博登智能成立于2019年，總部位于寧波。

“AI的突破離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐，而當(dāng)時國內(nèi)缺少專業(yè)化、工業(yè)級的數(shù)據(jù)處理服務(wù)商?！壁w捷博士向觀察者網(wǎng)表示，2019年，當(dāng)自動駕駛、大語言模型等技術(shù)加速落地時，他敏銳地察覺到行業(yè)痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)供給仍停留在“手工作坊”階段，難以滿足AI模型對規(guī)?；?、高精度數(shù)據(jù)的需求。

博登智能的解決方案，是將數(shù)據(jù)處理升級為“智能流水線”。其自主研發(fā)的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注大模型，能夠同時處理文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)的復(fù)雜數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于自動駕駛、智慧醫(yī)療、智慧教育等場景。

趙捷博士強(qiáng)調(diào)：“無論是虛擬世界的語言模型，還是物理世界的人形機(jī)器人，都需要我們從數(shù)據(jù)根基上筑牢創(chuàng)新之路?！彼麑⒐径ㄎ粸椤皵?shù)據(jù)煉金師”，旨在通過技術(shù)創(chuàng)新提煉數(shù)據(jù)的“純度”與“價值”。

目前，博登智能已在北上廣及香港設(shè)立子公司，服務(wù)對象涵蓋汽車主機(jī)廠、自動駕駛企業(yè)及騰訊、阿里等AGI研發(fā)公司。Meta收購Scale AI的案例進(jìn)一步印證了他的判斷：“當(dāng)AI進(jìn)入落地階段，數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為AI發(fā)展的關(guān)鍵壁壘。”

此外，趙捷博士還提到，硅谷已有三家由華人創(chuàng)建的數(shù)據(jù)公司，如Surge AI等，去年?duì)I收接近10億美金，“這說明美國在高質(zhì)量語料庫建設(shè)方面非常重視，我們也意識到這是一個很好的機(jī)會，今年在這一領(lǐng)域的進(jìn)步尤為顯著?！?

具身智能：數(shù)據(jù)需求的新維度

當(dāng)技術(shù)焦點(diǎn)從自動駕駛轉(zhuǎn)向具身智能與人形機(jī)器人，趙捷博士發(fā)現(xiàn)，兩者面臨的核心挑戰(zhàn)高度相似：如何用數(shù)據(jù)支撐智能體在物理世界的感知、決策與行動。“從智能駕駛到具身智能，數(shù)據(jù)邏輯是相通的——都需要應(yīng)對真實(shí)世界的復(fù)雜性、動態(tài)性與長尾場景?！?

從數(shù)據(jù)角度看，具身智能對數(shù)據(jù)的需求更為復(fù)雜?！拔覀?nèi)祟悘氖潞芏鄤幼鲿r，無論是行走、抓取，都需要跟真實(shí)世界做非常強(qiáng)的交互，在這個過程中勢必需要采集大量的數(shù)據(jù)?！壁w捷博士舉例，“僅在一個正常的抓取動作中，可能就需要上百萬條相關(guān)數(shù)據(jù)，反復(fù)地進(jìn)行采集和標(biāo)注，將其變成可用的數(shù)據(jù)集，再在仿真環(huán)境中訓(xùn)練算法，最后移植到機(jī)器人本體上?！?

他強(qiáng)調(diào)，也正因此，具身智能所需的數(shù)據(jù)維度遠(yuǎn)超大語言模型。

面對這一難題，趙捷博士提出可借鑒自動駕駛的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。他指出，自動駕駛發(fā)展早期面臨長尾效應(yīng)問題，很多corner case（極端場景）在真實(shí)場景中難以獲取，“比如在下雨天捕捉到行人橫穿馬路時發(fā)生車禍的場景，可能采集10次、100次都不一定能采集到?！?

對此，行業(yè)采用了基于虛擬場景的合成數(shù)據(jù)方式來解決?！跋仍谡鎸?shí)場景中建立3D物理環(huán)境模型，再通過算法處理，模擬出想要的前景，如人物、車輛等，以此模擬不太常見的corner case。”

趙捷博士認(rèn)為，具身智能同樣可以采用類似方法：“在常見場景中盡可能采集更多數(shù)據(jù)，在特殊情況下則需要大量合成數(shù)據(jù)，這種基于真實(shí)場景數(shù)據(jù)并補(bǔ)充合成數(shù)據(jù)的方法，相信各個廠家都在使用?！?

趙捷博士還強(qiáng)調(diào)，具身智能的實(shí)現(xiàn)需要范式更新：從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“交互驅(qū)動”，讓智能體通過“感知-理解-行動”的閉環(huán)學(xué)習(xí)；從“單一模態(tài)”轉(zhuǎn)向“跨模態(tài)融合”，整合視覺、觸覺等多源信息；從“高算力依賴”轉(zhuǎn)向“輕量化實(shí)時性”，適配機(jī)器人本體的資源限制；從“單純學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)向“強(qiáng)化學(xué)習(xí)與認(rèn)知推理結(jié)合”，如 Embodied-R框架展現(xiàn)的“類人慢思考”能力。

未來：前景廣闊，任重道遠(yuǎn)

在趙捷博士看來，無論是車輪上的智能，還是機(jī)器人的軀體，最終都需要數(shù)據(jù)這把鑰匙，打開通用人工智能的大門。而這條道路上，數(shù)據(jù)的“純度”與“力量”，將是決定成敗的關(guān)鍵所在。

談及具身智能的未來，趙捷博士充滿信心：“當(dāng)前，人形機(jī)器人的發(fā)展正處于初期階段，2025年才剛進(jìn)入商業(yè)化元年，市場前景廣闊，應(yīng)用場景將不僅限于工業(yè)領(lǐng)域，還將逐步拓展至商業(yè)、服務(wù)業(yè)等多個領(lǐng)域?！?

對于人形機(jī)器人何時能夠進(jìn)入千家萬戶，趙捷博士參考了智能駕駛的發(fā)展歷程進(jìn)行分析：“激光雷達(dá)成本從10萬美金降到幾千人民幣，推動了智能駕駛的普及。人形機(jī)器人也是如此，等供應(yīng)鏈成本降低到大眾可承受的范圍時，就能逐步進(jìn)入千家萬戶，我非常期待這一天的到來。”

在數(shù)據(jù)安全與治理方面，趙捷博士認(rèn)為，可以在早期數(shù)據(jù)集建立中設(shè)置規(guī)范和規(guī)則，屏蔽不具有主流價值觀的數(shù)據(jù)，并在模型測試和使用階段加強(qiáng)檢測與評判，通過有效的數(shù)據(jù)和模型迭代，降低模型在使用過程中表現(xiàn)出不符合主流價值觀及各種安全性問題的風(fēng)險(xiǎn)。

對比中美在數(shù)據(jù)生態(tài)上的差異，趙捷博士指出：“在大語言模型發(fā)展上，美國確實(shí)起步較早，但近一兩年，尤其去年下半年開始，中國的大語言模型公司也在加大投入，差距正在快速縮小?！?