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近期，加州大學伯克利分校副教授、PhysicalIntelligence（PI）的聯(lián)合創(chuàng)始人SergeyLevine在一篇文章中提到，“機器人數(shù)據(jù)訓練，真實世界數(shù)據(jù)不可或缺”，引起了行業(yè)討論。

這一觀點之所以引發(fā)關注，是因為它挑戰(zhàn)了業(yè)界部分企業(yè)“以仿真數(shù)據(jù)替代真機”的做法。在訓練成本高昂、數(shù)據(jù)獲取難的背景下，企業(yè)該優(yōu)先依賴成本低、速度快的仿真數(shù)據(jù)，還是回歸真實環(huán)境、積累高質(zhì)量的真機數(shù)據(jù)，成為擺在每一家具身智能公司面前的一道關鍵技術選題。

PI 曾被視為機器人領域的 OpenAI，也是國內(nèi)不少企業(yè)的對標對象。7月28日，在2025年世界人工智能大會（WAIC）現(xiàn)場，第一財經(jīng)采訪了多位機器人企業(yè)的創(chuàng)始人和技術負責人，試圖厘清一個核心問題：在機器人進入真實場景的關鍵時刻，什么樣的數(shù)據(jù)才真正有價值？

業(yè)界難定孰優(yōu)孰劣

“仿真數(shù)據(jù)很難涵蓋所有物理世界中我們希望機器人完成的任務?！敝窃獧C器人合伙人、具身業(yè)務部總裁姚卯青表示，SergeyLevine 提出的“叉勺理論”與公司在實驗中觀察到的結(jié)論高度一致：部分局部任務可通過仿真訓練完成，但大多數(shù)復雜任務仍需依賴真實數(shù)據(jù)。

“教會機器人使用勺子，可能要上百萬次訓練?！币晃粎⒄构こ處熍e例說，“人類依靠經(jīng)驗學習，而機器人只能靠數(shù)據(jù)堆積?！?/p>

人類的智慧來自經(jīng)驗，而AI的智能來自數(shù)據(jù)。機器人是被海量數(shù)據(jù)“喂”聰明的。這些數(shù)據(jù)可能來自真實數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

以銀河通用為代表的仿真數(shù)據(jù)優(yōu)先派，主張自己學得更快、成本更低，甚至能在零真實數(shù)據(jù)情況下啟動。銀河通用創(chuàng)始人王鶴曾在接受媒體采訪時提到，通過“搖操”采集數(shù)據(jù)，即讓真人戴上一些采集設備來完成機器人要學的動作，對于創(chuàng)業(yè)公司而言成本高昂，銀河通用選擇allin “Sim2Real（從仿真到真機的遷移）”，即主要依靠合成仿真數(shù)據(jù)。

在WAIC展會現(xiàn)場，第一財經(jīng)記者看到了銀河通用的機器人正在充當服務員，進行物品的拿放、遞取。

“有機器人，就有數(shù)據(jù)；有數(shù)據(jù)，才有迭代?！鼻胬手悄蹸EO李通在接受第一財經(jīng)記者采訪時表示，相比做一兩個demo，更關鍵的是把機器人真正部署到實際崗位上，讓它們在真實任務中不斷工作、不斷犯錯，從而積累起對模型訓練真正有價值的數(shù)據(jù)。

在他看來，服務業(yè)的應用場景遠比想象中更豐富，從餐飲、酒店、商超、機場、4S店、KTV到行政接待廳，每一個場景雖然任務各異，但底層的“動作元素”是可以被歸類的——抓取、遞送、避障、交互等基礎能力構(gòu)成了崗位的操作核心?！斑@些元素對大模型來說是可泛化的，但前提是要有足夠豐富的真實數(shù)據(jù)支撐?！?/p>

李通強調(diào)，“機器人必須在一個明確崗位上達到萬級部署量，才可能積累出對模型有效的數(shù)據(jù)。絕對不是一百臺、兩百臺能解決的問題?！睂τ跈C器人落地崗位的選擇，李通認為，真正適合規(guī)?；涞氐膷徫?，必須是相對清晰、簡單、邊界明確的任務，而不是“既要干這個又要干那個”的復合型操作。“像抓取、遞送這樣的基礎動作，雖然看似簡單，但只要在真實環(huán)境中積累足夠數(shù)據(jù)，就能為大模型提供高度泛化的訓練素材”。

真實和仿真數(shù)據(jù)孰優(yōu)孰劣，眼下或許還難以下定論。一位在WAIC現(xiàn)場的企業(yè)創(chuàng)始人告訴記者：“現(xiàn)在沒人能說死，因為還沒有人靠某種數(shù)據(jù)路徑跑出一個通用智能的完全體?！?/p>

魚和熊掌不可兼得

在機器人落地過程中，如何處理仿真與真機數(shù)據(jù)的結(jié)合，正成為行業(yè)普遍面臨的一道技術難題。靈初智能聯(lián)合創(chuàng)始人陳源培在接受第一財經(jīng)記者采訪時表示，這一問題并非首次出現(xiàn)，早在2023年、2024年公司向投資人匯報時，就明確指出“仿真和真機數(shù)據(jù)不能簡單混合使用”。

“當模型成長到一定階段，它會自動識別數(shù)據(jù)來源，并對不同來源的數(shù)據(jù)進行不同程度的權(quán)重處理?！标愒磁嘟忉屨f，例如，模型會先判斷數(shù)據(jù)來自仿真還是真機，再決定用仿真做策略搜索，還是用真機做微調(diào)。這也意味著，數(shù)據(jù)混合本身存在技術限制，因此靈初的方案是將仿真用于大規(guī)模預訓練，再通過少量真機數(shù)據(jù)完成“最后一公里”的打磨。

北京人形機器人創(chuàng)新中心品牌負責人告訴第一財經(jīng)，目前公司對機器人進行訓練時，仿真數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的使用比例為7:3；國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心相關負責人告訴第一財經(jīng)，公司目前有自建的數(shù)據(jù)采集中心，真實數(shù)據(jù)使用比例較高，和仿真數(shù)據(jù)大概占比為3:1。

在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層面，業(yè)內(nèi)普遍認為真實數(shù)據(jù)具有不可替代性，但高昂的采集成本是行業(yè)“必須面對的代價”。

智元機器人首席科學家、具身研究中心主任、上海創(chuàng)智學院副教授羅劍嵐博士表示，目前是具身智能落地的早期階段，仿真數(shù)據(jù)具備成本低、易獲得的優(yōu)勢，“但仿真不是替代品，真機數(shù)據(jù)才是主舞臺。目前智元所有的多模態(tài)大模型、VLA（視覺語言動作）模型100%使用的都是真機數(shù)據(jù)?！?/p>

無論選擇何種數(shù)據(jù)進行機器人訓練，業(yè)內(nèi)都面臨著“魚和熊掌不可兼得”的困境。

成立僅一年半，自變量機器人目前正處于產(chǎn)品技術驗證（PoC）階段，與酒店、養(yǎng)老等多個行業(yè)客戶聯(lián)合開展項目測試，不斷驗證其技術在真實、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的高效部署能力。自變量機器人COO楊倩強調(diào)：“我們的核心目標不是快速商業(yè)化，而是讓機器人在真實場景中真正‘用起來’?！?/p>

她認為，仿真技術目前在機器人"下半身"的訓練中仍占據(jù)主流，例如雙足機器人的步態(tài)規(guī)劃與運動控制等領域，仿真提供了不可或缺的低成本測試環(huán)境，其價值是毋庸置疑的。然而，當任務重心從"下半身"的移動轉(zhuǎn)移到"上半身"的精細操作——即與商業(yè)應用緊密結(jié)合的、與物理世界進行復雜交互的任務時，依靠仿真能夠到達的操作能力就非常有限。她告訴記者，一旦進入長鏈條、柔性和高度接觸的交互任務，比如完成制作香囊、貼標、遞送，仿真所需的工程開銷、調(diào)參周期和計算成本是巨大的，甚至是不可能完成的?！跋啾戎?，我們更傾向于直接在真實世界進行端到端的數(shù)據(jù)采集和訓練，用較少人力在較短周期內(nèi)完成訓練與部署。”

“我們從訓練到調(diào)優(yōu)，只用了大約一周，就讓機器人完成了完整制作任務?！彼榻B說，“你可以認為它的單條數(shù)據(jù)很長、成本高，但放在這個復雜任務的學習效率上來看，仿真反而更‘劃不來’?！?/p>

楊倩指出：“最終算得過賬的，不只是采購成本，而是它在真實場景中能不能真正替代人來做事，甚至長期在人效比上能不能跑贏?！?/p>

當被問及如何看待同行對仿真路徑的堅持時，楊倩表示：“與其在仿真世界里反復調(diào)參，不如讓機器人直接在真實世界里試錯成長。”在她看來，“任務定義”才是決定數(shù)據(jù)價值的核心變量，“真實數(shù)據(jù)并不一定貴，仿真數(shù)據(jù)也未必便宜”。

智元機器人同樣明確押注真實數(shù)據(jù)。目前，智元通過自建專業(yè)數(shù)采工廠，形成全球最大數(shù)據(jù)集AgiBotWorld并開源，姚卯青說：“面對具身智能數(shù)據(jù)的荒漠，我們選擇栽下第一棵樹，愿其能成為一片森林。”同時，智元還發(fā)布行業(yè)首個通用具身基座模型——啟元大模型，擁有“一腦多形”能力，可適配其他異構(gòu)機器人本體。

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