【hcdx】物理AI：数据基建进入爆发窗口 🍁机器人瓶颈已从硬件本体收敛全面转向大脑训练，而数据是当前最硬的卡脖子环节。大语言模型拥有万亿级token训练，具身
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【hcdx】物理AI：数据基建进入爆发窗口
🍁机器人瓶颈已从硬件本体收敛全面转向大脑训练，而数据是当前最硬的卡脖子环节。大语言模型拥有万亿级token训练，具身模型可用的真实交互数据不足其万分之一。截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据总量仅约50万小时，而训练通用具身模型至少需要1000万小时的多模态数据，当前供给不足实际需求的5%。中国信通院进一步指出，具身基础模型要迎来ChatGPT时刻，数据缺口在3到5个数量级。倒逼特斯拉、Figure、小鹏等巨头将数采硬件投资占比提至研发初期的15%以上。随数据资产化落地，数采设备正迎来工业级标准化批量采购的放量奇点。
🍁需求端正在以非线性速度膨胀。数据目标量级从去年的万小时级，到今年千万小时需求已进入实际对接，觅蜂则将2030年目标直接拉到100亿小时。按100元/小时单价粗算，仅100亿小时对应的就是万亿级市场空间，而当前采集良率仅20%—40%，实际所需规模更大。 光轮今年订单翻了10倍， 行业在3-4倍左右的增速
🍁海外路径同步验证。Figure自建Index众包网络，上线4个月覆盖108个国家、累计上传1600万段视频，承诺未来12个月在数据和算力上投入超10亿美元，此前向外采购买数据的尝试因吞吐量、多样性、质量不达标而放弃。特斯拉则将2026年下线的Gen3 Optimus全部留在Optimus Academy，以真机遥操作在工厂场景反复采集。数据采集将会是本体厂商比拼Scaling Law的核心资产。
🍁建议关注：凡拓数创、阿尔特、华依科技、中国科传、索辰科技、尚品宅配 索辰科技：物理AI已经实现几百万元收入。公司以自主可控的物理求解器为核心，推出“开物平台”对标英伟达Omniverse/Isaac Sim，切入具身智能仿真训练赛道。 尚品宅配：软件起家，过去几十年有几千万套三维真实家庭空间数据；目前布局仿真数据；也与启元等本体合作，做二次开发和代理销售，已有百台以上突破。其他几个公司介绍见昨日段子。
总体总结
主题正文
- 截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据总量仅约50万小时，而训练通用具身模型至少需要1000万小时的多模态数据，当前供给不足实际需求的5%。
- 倒逼特斯拉、Figure、小鹏等巨头将数采硬件投资占比提至研发初期的15%以上。
- 按100元/小时单价粗算，仅100亿小时对应的就是万亿级市场空间，而当前采集良率仅20%—40%，实际所需规模更大。
- 光轮今年订单翻了10倍， 行业在3-4倍左右的增速
- Figure自建Index众包网络，上线4个月覆盖108个国家、累计上传1600万段视频，承诺未来12个月在数据和算力上投入超10亿美元，此前向外采购买数据的尝试因吞吐量、多样性、质量不达标而放弃。
- 特斯拉则将2026年下线的Gen3 Optimus全部留在Optimus Academy，以真机遥操作在工厂场景反复采集。
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- 公司以自主可控的物理求解器为核心，推出“开物平台”对标英伟达Omniverse/Isaac Sim，切入具身智能仿真训练赛道。