演讲主题

从数据工厂到世界编译器

具身智能正在面对一个比语言模型更复杂的问题：机器人如何理解真实世界，并从人类行为与真实交互中持续学习？ 本次演讲将从具身智能的数据问题出发，分享诺亦腾机器人从建设规模化「数据工厂」，到探索「世界编译器（World Compiler）」的实践与思考。演讲将结合真实世界数据采集、人体运动与人—物交互、多模态数据生产、数据标准化及机器人学习等实践，讨论具身智能需要什么样的数据，以及数据基础设施为什么正在从单纯追求规模，进一步走向对真实世界的结构化表达与编译。 大纲： 一、基础介绍：从动作捕捉到具身智能数据基础建设 二、从“仿生”的第一性出发，构建具身智能数据金字塔 三、数据工厂：如何规模化机器可学习的真实世界数据 四、从数据工厂到世界编译器 通过本次演讲，听众将能够： 1. 理解 Physical AI 与传统 AI 在数据层面的核心差异，了解为什么真实世界数据正在成为机器人智能发展的关键基础设施。 2. 建立对具身智能数据体系的整体认知，了解从数据采集、同步、结构化、质量控制到模型训练与机器人部署之间的完整链路。 3. 了解具身智能数据生产方式的最新演进，理解数据工厂如何从规模化采集进一步走向更高质量、更丰富模态和更广泛场景覆盖。 4. 理解「世界编译器」这一技术构想：如何将连续、复杂的物理世界转化为机器可以理解和学习的数据表达，以及这一方向对未来机器人学习范式可能产生的影响。 5. 获得来自真实产业实践的一线观察，了解当前具身智能从数据到模型、从实验室到真实世界部署过程中正在解决的问题，以及未来值得关注的技术方向。