具身的数据管线，到底应该怎么做？

数据规模不断扩大，有效性却没有跟上。    作者丨向   欣    编辑丨高景辉                                                                                                       雷峰网：一家具身数据厂商告诉我们，他们向模型厂商交付了几万小时数据之后，对方反过来问了一句：能不能顺便帮忙把模型也训练出来，好让他们“交个差”，原因是模型厂商自己心里也没底，不知道这批数据喂进去能训出什么结果。这种焦虑与无力，是当下不少模型厂商的真实状态，他们面临的真实困境是：虽然在不断花钱采集、购买数据，数据规模不断扩大，但数据的有效性却没有跟上。钱花出去了，效果却像打了水漂。年初，不少具身公司声称今年要采集百万级别的数据。大半年过去，确实有公司宣称已经积累了百万数据，但模型能力上似乎没有看到对应的提升，反而被 GPT 的 Astra 抢了风头。问题不仅在于数量，还在于数据管线。数据被大量采集回来，但从采集到进训练之间那段加工链路存在大量问题：筛选没有细粒度标准，数据难以跨本体迁移，数据质量至今没有公认的评测机制。具身的数据多了，可用数据却不一定多。具身数据管线该怎么做？为此，我们与机器人基础模型公司行元智能创始人兼CEO杨世琦聊了聊，试着拆解这条数据链路上的关键难题，以及如何让规模不断增长的数据真正转化为模型能力。今天，我们就把这条管线拆开聊透。01数据量在涨，但「可用数据」没跟着涨一条原始数据要变成机器人可以学习的数据，通常要经过五个环节：首先是数据筛选，剔除画面模糊、动作中断、轨迹异常等低质量样本；其次是数据标注，给操