芯耀
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都知道人形机器人真机数据贵，但没想到贵到这么离谱。
要支撑一个机器人模型的训练，且能够谈得上具备泛化能力的模型，如果采用的全部是真机数据，建设数据采集工厂和运营成本，大概得数十亿元（人民币&美金）以上的资金投入。
如果再考虑场景的泛化性、跨本体能力，那数据量需求和资金成本就更不可想象了。
数十亿人民币和数十亿美金，是中国和美国的差异，从这个角度看，人民币和美金的购买力平权了。
怪不得几乎所有的人形机器人公司，都在疯狂融资，疯狂在各地建设机器人数据采集基地，不亚于当年图像识别和大语言模型时代的数据标注工厂流水线。
人形机器人行业，已经从算力和数据集上的大力出奇迹，演进到了资金投入上的大力出奇迹。从这个规模的投资体量上看，数据仿真将是一个迫不得已的选择，9条仿真数据+1条真机数据，可能是最具性价比的选择。
后面地方招商可以考虑一下仿真数据基地的建设，至少可以带来算力建设投资，并解决算力消纳问题，而且如果采用光轮智能的“人工操作+仿真环境”的模式，也能大大带动就业……
至于为什么大部分机器人公司舍近求远，不用仿真数据数据，而是砸重金去做真机数据采集？主要是因为目前还没有厂商真正解决Sim2Real Gap问题，而且也没有形成仿真数据的产业生态。说直白点，能把仿真数据用好还是有一定壁垒的。
以下为几个数据支撑，仅供参考：
银河通用机器人王鹤：一台人形机器人制造成本最少10万，买1万台用于数据采集，意味着10个亿。每台两班倒雇人遥操需要4个人，一个月可能就是小几万。此外还需要标注和质检，每个月维护1万台机器人的成本在数亿到十亿。
——数据来源：张小珺商业访谈
RAYAN MALIK：每台机器人的资本支出（CAPEX）为10万美金（5000台机器人总支出为5.5亿美金，另加10%的备份成本）；年度维护费用为资本支出的20%（即每年1.1亿美金）；人工监督运营成本（每10台机器人配备1名全职人员，含工程师与安全人员）约为每年1.5亿美金；场地与安全合规成本约为每年3000万美金；机器人本体计算成本约为每年800万美金；每台机器人每天2小时数据的存储成本约为每年2500万美金。基于这些粗略假设，总成本约为20亿美金。
——数据来源：《Scaling to a Trillion Tokens，Building a GPT for robotics》https://rayansmalik.substack.com/p/scaling-to-a-trillion-tokens-in-robotics
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