「拿一杯咖啡」对我们来说，或许是个再自然不过的本能动作，但是对于机器人而言，再简单的动作，背后也需要真实世界数据的反复训练与校准。

但问题不只在于数据规模，数据采集的方式同样重要。操控设备采集可能沦为昂贵的采集器；仿真数据依然需要经过真实世界验证；而尚未完全收敛的模型架构与硬件路线，也让数据供给频繁出现“需求要香蕉，供应给苹果”的错配。具身智能的发展，需要一套成本可控并贯穿任务定义、硬件采集、数据加工、模型评测与反馈回流的数据基础设施。

本期节目，我们邀请到Potentia补天石科技创始人、同时也是2022 届Fellows白宇利，深度拆解具身智能的数据基础设施。从智驾数据闭环建设经验到具身智能，哪些经验可以迁移复用？哪些环节必须推倒重来？面对极致的本土工程环境，创业公司如何定位自己的竞争位置？

关于Granite Fellows

Fellows是面向下一代创业者的旗舰项目，聚集了多位在AI、前沿科技等创新方向探索，具备全球视野，并希望将技术转化为商业影响力的年轻人。

往届Fellows中，已经涌现出多位优秀创业者，包括在AI/具身智能等前沿领域取得突出进展、估值达到数十亿美元的创业团队。

2026Fellows项目现已启动，欢迎扫描下方二维码申请加入，与更多优秀者同行。

01:37 补齐具身智能的版图
03:18 具身智能缺的是获取数据的能力
09:07 从任务生成到真实部署，模型数据如何闭环？
14:25 数据元年背后的供需错配
20:08 仿真与真实数据不是替代关系
23:32 机器人需要有 Scaling能力的基建
26:36 智驾经验如何迁移到具身领域？
32:36 家庭与工厂场景的数据怎么采？
39:24 团队构建：人类创造者与Agent协作
45:39 看到前瞻信号，并将其规模化落地
48:03 在Fellows 收获了什么
49:41 评论区抽取5名听众送出精美周边

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