最近，加州大学伯克利分校和物理情报公司的联合教授谢尔盖·莱文（PI）说：“机器人数据中的培训是现实世界中必不可少的数据”。自从业内某些公司挑战他们“用模拟数据替换真实的机器”以来，这种意见引起了人们的关注。在高培训成本和困难数据的收集背景下，公司必须优先考虑低和快速模拟数据的依赖性，或者返回其现实世界环境并积累真实的高质量数据，这已成为针对所有智能家具公司的重要技术主题。 PI曾经被认为是机器人技术领域的OpenAI，但它也是许多国家公司的参考点。 7月28日，在2025年世界人工智能会议上（WAIC），来自几家机器人公司的第一次每日财务访谈和技术领导者，旨在阐明其主要问题。该行业很难确定哪一个更好。 “模拟数据预计机器人将在所有物理世界中完成。” Zhiyuan机器人的合伙人兼救济业务总裁Yao Maoqing表示，Sergey Levine提出的“连锁理论”同意该公司在实验中观察到的结论。一位参加展览的工程师说：“教机器人使用汤匙可能需要数百万培训。人类的智慧来自经验，AI智能来自数据。该机器人通过大量数据“馈送”，并且是聪明的。这些数据可以从真实，模拟或Internet数据得出。 Galaxy General Motors的代表性仿真数据的优势学校使您可以更快地学习，降低成本，甚至从头开始您的真实数据。 Galaxy General Motors的创始人Wang He曾经在一次采访中说媒体。通过Haking识别数据意味着机器人可以使用一些收集设备来完成他们需要学习的操作。 Galaxy General Motors在SIM2Real（实际机器仿真）中选择所有内容，该电动机主要基于合成模拟数据。在WAIC展览网站上，第一批财务日报证实了Galaxy General Motors是收集和提供文章的服务员。 “机器人有数据。数据有迭代。” Li Tong在接受财务记者的第一次采访中说，在对财务记者的第一次采访中，最重要的是他确实将Robberyt表现在真实的位置，这使您能够不断地执行实际任务并犯错误。您认为，服务行业的应用程序场景比您想象的要丰富。尽管每种情况都有不同的任务，但“行动要素”可以在餐馆，酒店，超市，机场，4S商店，KTV和行政接待室。理解，交付，妨碍和互动的基本能力构成了工作的核心。 “这些要素可以推广到大型模型，但前提是它们具有足够丰富的数据支持。” Li Tong说：“在累积模型中有效数据之前，机器人需要在清晰的位置上达到10,000个显示量。绝对不是可以用100、200解决的问题。关于机器人着陆位置的选择，Li Tong认为，适合大型降落的位置必须相对清晰，简单和清晰，而不是“您必须做其他事情”。 “只要它们为真实环境积累足够的数据，诸如跟踪和交付之类的基本动作似乎很简单，但是可以为大型模型提供高度概括的培训材料。”此时可能很难得出结论。这是更好的，真实的数据或名义Simdatos。敌人Waic Site Company告诉记者：鱼和熊脚不必担心在机器人着陆过程中处理机器的模拟和真实数据的组合。如何处理模拟和真实机器数据的组合正在成为整个行业面临的技术问题。 Lingchu Intelligence的共同创始人Chen Yuanpei在接受第一名财务记者的采访时说，这不是第一个有问题的Vez。该公司已经在2023年和2024年清楚地指出：“机器的仿真和真实数据不能简单地合并。” “随着模型的成长，自动将数据源识别为从不同来源到各种重量程度的数据来源。”例如，Chen Yuanpei解释说，模型首先确定数据是来自仿真还是真实机器，然后决定是否将模拟用于战略搜索或真实机器进行精细调整精神。这也意味着数据本身中的数据存在技术局限性，因此Lingchu解决方案是使用仿真大规模前的较大前，并通过少量的真实机器数据来改善“最新里程”。北京人类人体机器人创新中心的品牌领导者告诉第一财务，当公司训练机器人时，模拟数据与所使用的实际数据的关系是7：3。负责人类和地方建筑类人类生物机器人的相关人员表示，初始财务中的人类机器人中心表示，最初的财务收集中心与现有数据相关的数据是，该数据含量为“实际数据”，该数据级别是数据级别的一定级别，该数据级别是一定数量的数据，该数据属于数据，该数据是一定的数据。行业通常认为，实际数据通常是不可替代的，但是高收集成本是“行业必须面临的成本”。 Zhiyuan机器人的首席科学家Lu Jianlan博士，供应商主任塔里（Tary）研究中心和上海chuangzhi学院的相关教授目前是混凝土智能的第一天。他说这是一种情况。仿真数据具有低成本和轻松获取的优点。 “但是，模拟不是替代方案，实际机器数据是主要阶段。目前，Zhiyuan和VLA模型中的所有大型多模式模型（视觉语言动作）都使用100％的真实机器数据。中心目标不是快速市场，而是“真正使用”机器人在实际阶段中使用机器人。仿真提供了必不可少的低成本测试环境，其价值是毫无疑问的。但是，当重力中心中心中心的任务中心从下半身的运动转移到Ftine上身运动时，即与商业应用紧密相关的任务与物理世界的互动，可以通过模拟来酸痛的操作能力非常有限，因为“可以将单个数据视为长时间和支出，但是就这项复杂任务的学习效率而言，模拟更加“无价”。这是什么。模拟数据并不总是便宜的。普遍的行业救济。 
