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具身智能数据困局：谁能率先破局？

机器之心2025-08-10

AI 摘要

具身智能发展遇数据难题，Skild AI 聚焦真实数据不足。学者 Levine 强调真实数据重要性，王鹤认为合成数据可解决数据采集难题，助具身智能冷启动和规模化，遥操作与 Sim2Real 是不同技术路线。

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8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。

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国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。