芯耀
与非AI
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我在去年就放出过一句狠话，具身领域，如果不跟进仿真的潮流，迟早会被时代抛弃。
虽然现在机器人本体厂商一直强调的是真机数据，但迟早会拥抱大趋势。真机和ego/umi的人类行为数据之所以能够大行其道，因为太简单、太初级了，而且能顺带卖自己的本体，太香了。
更重要的原因，目前市场上还没有哪家公司能够为本体厂商提供海量的、拿来就用的仿真数据。
就在刚刚，AI教母李飞飞创办的World Labs，宣布收购一家具身智能仿真创业公司SceniX。
SceniX是一家创业公司，专注于具身智能机器人仿真，通过创建高质量的仿真环境，实现机器人在虚拟仿真环境中的数据采集、训练、验证。
World Labs构建的是虚拟的“真实”环境，SceniX将虚拟环境推向“真实”的应用，不仅标志着World Labs，也更标志着整个具身智能行业，正在加速从虚拟AI走向物理AI。
这也是"创道硬科技"在过去一年多当中，一直在力推的方向，我们探究的是哪些环节真正卡住了具身智能机器人走进我们生活？
不是人形、不是电子皮肤、不是灵巧手……而是大脑，以及大脑背后更重要的海量数据。
海量到什么程度呢？到目前为止没有人敢断言一个泛化性还说得过去的大脑，需要多少小时数的数据，当前所谓的一百万小时、一千万小时，都是拍脑袋的。
大家有印象的话，应该记得去年我们就邀请创业新锐公司虚时科技（Intime AI）参加过我们的访谈节目，创始人王德駪那时候就坚定表达过，虚拟仿真验证平台，是未来具身智能机器人通向泛化和AGI的必由之路。
今年5月份，虚时科技还联合地瓜机器人发布了全球首款仿真空间数据生成平台——AnySceneGen，面向具身智能训练的仿真空间生成平台。
同样的，我们今年正在服务的另外一家创业新锐公司，孪界科技，英伟达生态合作伙伴、北京建筑设计研究院孵化、联合天工机器人开源了全球做大的铰链仿真资产数据库……
所有这些努力，都朝向一个目标，为具身智能机器人构建一个可仿真、可验证的虚拟环境，让机器人在研发和生产阶段，摆脱物理世界高复杂度、高成本的束缚。
孪界科技创始人薛友松提出的终极目标是“为物理AI重建数字世界”，他将物理AI基础设施平台分成了四层——真实世界数据接入、仿真可用的数字孪生、物理AI数据合成与仿真、具身机器人真机的验证与部署。
四层架构构成了一个完整的工具链，成为Real-Sim-Real-Sim的桥梁。
国际上也有不少公司也在这个方向上努力。
今年4月份，苏度科技首秀即放大招，60分钟内，不间断抓取100多个没见过的物体，0真机数据，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率。而驱动这一漂亮数据的模型，训练时没有用过哪怕一条真机数据，把纯仿真路线贯彻到底。
同样是全球具身创业新锐的Ai2，推出MolmoBot开放机器人操控模型，完全基于合成数据训练，使用MolmoSpaces生成180万个专家操控轨迹，通过MuJoCo物理引擎和域随机化技术创建多样化虚拟环境。
相比传统需要大量人工数据收集的方法，MolmoBot在桌面抓取任务中达到79.2%成功率，显著超越基于真实数据训练的模型39.2%成功率，实现了仿真到现实的零样本迁移。
步日欣，创道硬科技创始人，北京邮电大学集成电路专委会副会长，浙商证券研究院专家，兼任多家投资机构投委。电子工程本科、计算机硕士学位，具有证券从业资格、基金从业资格，拥有IT研发、咨询、投融资十五年以上经验，关注投资领域为半导体、智能制造、新能源等。“硬科技新势力”平台覆盖5w+投资人和几千家科技型创业企业，并辅导几十家科技企业完成股权融资。
