本报讯 (记者王镜茹)
8月21日,在2026世界机器人大会主论坛上,中国电子学会世界模型专家委员会正式成立。随后举行的“世界模型到服务人类的现实距离”圆桌对话中,多位机器人产业代表围绕技术路线、落地场景和数据瓶颈展开讨论。
奥比中光科技集团股份有限公司(以下简称“奥比中光”)创始人、董事长兼CEO黄源浩在会上表示,大语言模型更多通过语言与人交互,世界模型则有望推动机器人进入真实物理世界,承担具体工作。随着技术路线从VLA、VTLA持续向世界模型演进,具身智能的“DeepSeek时刻”可能正在临近。
据悉,世界模型不仅要识别和生成信息,还要理解空间、物理规律及动作后果。机器人要进入工业、商业和家庭场景,必须打通模型、数据、传感器与本体执行之间的闭环。
黄源浩认为,世界模型的发展既需要从物理规则和理论机制出发,也离不开大规模数据训练。机器人能否承担“脏活、苦活、累活”,最终还取决于手部执行、视觉与触觉传感等本体能力的同步提升。现阶段可优先从需求迫切、人员不愿从事的任务切入,在应用中积累数据、迭代模型,再逐步向更多场景渗透。
如果说大语言模型可以从互联网获取海量文本,那么具身智能所需的真人操作数据几乎没有历史积累。真机遥操作成本高,单一实验室脚本又难以覆盖真实环境中的复杂变化。如何低成本、规模化获取高质量交互数据,正在成为世界模型从实验室走向现实的重要门槛。
黄源浩表示,具身智能最终要“跟人学习”,把人的操作技能转化为可训练、可复用的数据。仅有视频还不够,灵巧操作需要同步记录第一视角图像、手部姿态、空间位置、接触力和物体状态等信息。不同模态之间若存在明显时间偏差,就可能影响数据质量和训练效果。
围绕这一需求,奥比中光正从3D视觉感知向具身数据采集基础设施延伸。公司在本届大会上展示EGO、UMI、WristCam和Hub等无本体数据采集产品,覆盖第一视角、手持操作、腕部近场观察及多设备同步等环节,并发布机器人视觉Physis系列。
与此同时,在黄源浩看来,数据的价值不仅在数量,更在质量、兼容性和复用能力。不同设备的精度、视场角、同步方式和数据格式缺少统一尺度,容易形成“采得到、用不好”的数据孤岛。
为此,他建议行业尽快建立一套可衡量、可复用的数据采集标准,明确不同传感器应达到的精度、不同模态之间的同步要求,并推动不同机器人、不同设备和不同采集人员获得的数据实现兼容。只有完成空间位置、姿态、作用力和物体状态的完整记录,数据才有望跨本体、跨模型复用,从而降低整体采集成本。
“数据很重要,数据标准更重要。”黄源浩表示,标准建设不必等待所有技术条件成熟,可以从当前能够实现的部分开始,在采集、训练和应用中持续完善。奥比中光希望与模型、机器人本体、数据及上下游企业协同推进标准化,让具身数据能够流通,并服务更多模型公司。
从资本市场视角看,具身智能为3D视觉企业打开了增量空间。奥比中光2026年半年度报告显示,公司上半年实现营业收入4.38亿元,同比增长0.49%;同期,公司研发投入1.11亿元,同比增长22.17%,占营业收入的25.46%。其中,面向全球机器人市场,公司视觉方案销售收入已达上年同期2倍以上;同时,得益于海外市场生态布局及客户深耕,公司直接境外收入同比增长接近翻倍。
对奥比中光而言,推动数据标准化既是参与行业基础设施建设的切入口,也将检验其由“机器之眼”向具身智能数据底座延伸的能力。
(编辑 张文玲)