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“目前人形机器人的硬件比较成熟，但缺乏智能，最主要的是缺少训练能用的数据。”千寻智能（杭州）科技有限公司CEO韩峰涛告诉记者，大语言模型在最近能够迅速发展加拿大2.8在线测试，是基于互联网过去积累的海量文本数据信息。但目前人形机器人训练数据（如人类动作、物理交互数据）是严重匮乏的加拿大2.8在线测试，并且传统数据采集的成本比较高，需要人工一对一指导机器人动作，采集数据包含人员工资和硬件成本。想要降本增效，目前国际主流方案是结合仿真数据，补充真实场景的多样性。

“我们的目标就是推动仿真合成数据与真实数据有机融合，解决具身智能（机器人、自动驾驶）领域缺乏数据的问题。”光轮智能（北京）科技有限公司创始人、CEO杨海波告诉记者，通过仿真为主、真实为辅的配比策略，可以有效平衡成本、效率，提升模型落地效果，目前企业已与英伟达、DeepMind、智元等国内外企业建立了深度合作。

当天的开幕式上，国地中心、库帕思、智元机器人、傅利叶共同成立具身智能数据联盟，将与上海市政策协同，聚焦服务、交通、医疗等领域数据，帮助具身智能在垂类场景快速“发育”。同时，“格物-致知”通用具身智能联合开发平台也正式成立。该平台汇聚了国地中心、智元机器人、地瓜机器人、华为云、千寻位置、速腾聚创、傅利叶等十余家机构和企业以及上海交大、复旦等高校力量，共同推动技术标准统一，搭建产业合作生态。