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我在去年就放出過一句狠話，具身領域，如果不跟進仿真的潮流，遲早會被時代拋棄。
雖然現在機器人本體廠商一直強調的是真機數據，但遲早會擁抱大趨勢。真機和ego/umi的人類行為數據之所以能夠大行其道，因為太簡單、太初級了，而且能順帶賣自己的本體，太香了。
更重要的原因，目前市場上還沒有哪家公司能夠為本體廠商提供海量的、拿來就用的仿真數據。
就在剛剛，AI教母李飛飛創辦的World Labs，宣布收購一家具身智能仿真創業公司SceniX。
SceniX是一家創業公司，專注于具身智能機器人仿真，通過創建高質量的仿真環境，實現機器人在虛擬仿真環境中的數據采集、訓練、驗證。
World Labs構建的是虛擬的“真實”環境，SceniX將虛擬環境推向“真實”的應用，不僅標志著World Labs，也更標志著整個具身智能行業，正在加速從虛擬AI走向物理AI。
這也是"創道硬科技"在過去一年多當中，一直在力推的方向，我們探究的是哪些環節真正卡住了具身智能機器人走進我們生活？
不是人形、不是電子皮膚、不是靈巧手……而是大腦，以及大腦背后更重要的海量數據。
海量到什么程度呢？到目前為止沒有人敢斷言一個泛化性還說得過去的大腦，需要多少小時數的數據，當前所謂的一百萬小時、一千萬小時，都是拍腦袋的。
大家有印象的話，應該記得去年我們就邀請創業新銳公司虛時科技（Intime AI）參加過我們的訪談節目，創始人王德駪那時候就堅定表達過，虛擬仿真驗證平臺，是未來具身智能機器人通向泛化和AGI的必由之路。
今年5月份，虛時科技還聯合地瓜機器人發布了全球首款仿真空間數據生成平臺——AnySceneGen，面向具身智能訓練的仿真空間生成平臺。
同樣的，我們今年正在服務的另外一家創業新銳公司，孿界科技，英偉達生態合作伙伴、北京建筑設計研究院孵化、聯合天工機器人開源了全球做大的鉸鏈仿真資產數據庫……
所有這些努力，都朝向一個目標，為具身智能機器人構建一個可仿真、可驗證的虛擬環境，讓機器人在研發和生產階段，擺脫物理世界高復雜度、高成本的束縛。
孿界科技創始人薛友松提出的終極目標是“為物理AI重建數字世界”，他將物理AI基礎設施平臺分成了四層——真實世界數據接入、仿真可用的數字孿生、物理AI數據合成與仿真、具身機器人真機的驗證與部署。
四層架構構成了一個完整的工具鏈，成為Real-Sim-Real-Sim的橋梁。
國際上也有不少公司也在這個方向上努力。
今年4月份，蘇度科技首秀即放大招，60分鐘內，不間斷抓取100多個沒見過的物體，0真機數據，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率。而驅動這一漂亮數據的模型，訓練時沒有用過哪怕一條真機數據，把純仿真路線貫徹到底。
同樣是全球具身創業新銳的Ai2，推出MolmoBot開放機器人操控模型，完全基于合成數據訓練，使用MolmoSpaces生成180萬個專家操控軌跡，通過MuJoCo物理引擎和域隨機化技術創建多樣化虛擬環境。
相比傳統需要大量人工數據收集的方法，MolmoBot在桌面抓取任務中達到79.2%成功率，顯著超越基于真實數據訓練的模型39.2%成功率，實現了仿真到現實的零樣本遷移。
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步日欣，創道硬科技創始人，北京郵電大學集成電路專委會副會長，浙商證券研究院專家，兼任多家投資機構投委。電子工程本科、計算機碩士學位，具有證券從業資格、基金從業資格，擁有IT研發、咨詢、投融資十五年以上經驗，關注投資領域為半導體、智能制造、新能源等。“硬科技新勢力”平臺覆蓋5w+投資人和幾千家科技型創業企業，并輔導幾十家科技企業完成股權融資。
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