泰伯網(wǎng)訊，5月21日下午，跨維智能市場副總裁林嘉偉在2025全球時空智能大會（WGDC2025）現(xiàn)場發(fā)表演講時表示，具身智能比起上一代工業(yè)自動化或工業(yè)4.0、工業(yè)2025，最大的區(qū)別是有了智能、更好的泛化能力和通用性，可以做智能決策，知道自己硬件本體和時空、環(huán)境以及對象任務(wù)之間的相互位置關(guān)系，從而更好地判斷自己應(yīng)該在下一步做什么樣的動作。而實(shí)現(xiàn)高通用性的通用具身智能，最核心就在于它的大小腦感知。這需要從底層數(shù)據(jù)到中間的大腦具備智能能力，甚至到硬件層面的強(qiáng)硬耦合。

相比大語言模型幾十年的文本、圖像、視頻等數(shù)據(jù)積累，林嘉偉坦言，基于具身智能當(dāng)下的發(fā)展階段，數(shù)據(jù)匱乏已成為行業(yè)的較大瓶頸。“機(jī)器人是三維世界，包括三維坐標(biāo)，甚至6D自由度等姿態(tài)，涉及物理世界空間的問題。在沒有這么多數(shù)據(jù)量和模態(tài)的情況下，不足以訓(xùn)練出所謂的Scailing Law范式下的具身能力?！?/p>

據(jù)介紹，目前跨維智能團(tuán)隊(duì)打造了國內(nèi)唯一底層的自研具身智能引擎，構(gòu)建出環(huán)境資產(chǎn)，比如面向會場、家庭、工廠、智能制造等環(huán)境里會構(gòu)建相應(yīng)的機(jī)器人本體硬件資產(chǎn)，融入各個模態(tài)數(shù)據(jù)，通過自動化的模式生成環(huán)境，生成對象，生成操作任務(wù)，自動化地進(jìn)行模型訓(xùn)練，隨后產(chǎn)生模型SDK文件，最終會部署到真實(shí)世界里。對于企業(yè)來說，最重要的是在落地時找到剛需的場景，從而讓技術(shù)真真實(shí)實(shí)對場景帶來價值。目前，跨維智能已在半結(jié)構(gòu)化的場景里實(shí)現(xiàn)了100%的合成數(shù)據(jù)，即便是仿真引擎里的合成數(shù)據(jù)，毫米級機(jī)器人操作也能達(dá)到99.9%以上的成功率。