“一些同行会先做机器狗或人形机器人的本体demo（样机）股票配资线上，大晓机器人反过来，目标是以产品落地为导向，在实际应用中发现不被满足的地方再重新设计。”商汤科技联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚说。
12月18日，大晓机器人发布行业首创的ACE具身研发范式、首个开源且商业应用的开悟世界模型3.0（Kairos 3.0）、让具身本体拥有自主空间智能的具身超级大脑模组A1，与行业伙伴共同构建全链自主可控、开放共赢的产业级生态体系。
当下，机器人行业普遍面临“拿着锤子找钉子”的困境，迟迟找不到商业切入点，而大晓机器人将以即时零售、安防、文旅等场景切入，破解机器人应用痛点。
走出“数据荒漠”
具身智能时代，行业面临数据量级的断崖式缺口。智能驾驶领域，特斯拉FSD V14 在世界模型仿真器的加持下，每日训练量相当于人类驾驶员400万小时，约等于500年的驾驶经验。而当前具身智能领域的真机数据量级仅为10万小时。
这表明，具身智能的研发无法延续传统研发路。而且，通过采集员真机遥操，海量收集各类机器人的本体数据，本质是让人去适配和迁就机器的多样性。这一路径导致数据采集成本高昂、效率低下，且产出的技能模型严重绑定于特定硬件，很难规模化、通用化。
大晓机器人率先提出“以人为中心”的ACE具身研发范式，ACE具身研发范式中环境式数据采集可实现一年千万小时的数据收集，开悟世界模型3.0则不断放大真实数据价值，使其达到上亿小时数据规模的效果。
ACE范式核心技术之一环境式数据采集技术，通过跨视角多模态设备，融合视觉、触觉、语音、力学规律等多维度数据。
与遥操数据采集或仿真数据相比，环境式数据采集的成本与质量，成为备受关注的话题。
王晓刚解释，相比之下，遥操数据采集需要购买机器人，而且还有额外人力的成本，而环境式数据采集下可以一边工作一边采集，效率呈几倍提升，而且有更好的可复制性。
例如，闪购仓的工作人带上大晓的设备，正常工作的同时就，就可以规模化采集数据——类比自动驾驶，特斯拉司机一边开车一边反馈数据，而不用自己雇一个数据采集车队，两者数据规模也不可同日而语。
随着算法不断突破，具身智能对算力需求也在持续增长，机器人是否会面临算力焦虑？
王晓刚说，当下具身智能积累的数据非常小，远远没有达到大语言模型数据积累的程度，算力并不是阻碍具身智能发展最大的问题，而从长期来看，环境式数据采集，收集了千万级小时的数据，对算力的要求会比语言模型大很多——语言模型主要是文字，环境式数据则更丰富，包括视频、感知等多维度数据，长远来说对算力有比较大的需求。
商业服务更早落地
需要指出的是，当下机器人赛道中，人形机器人主要从事导览等工作，头部企业尚未真正跑出来。
王晓刚坦言，导览等机器人只是一种产品形态，市场规模比较有限，一个公司展厅需要的机器人数量是个位数的，但这个阶段主要发挥普及作用，公众能够由此接触到机器人，很多新技术在初期，第一步要做的是概念验证，大家拿着玩一玩，一旦价值被验证后再规模化量产；先有直观上的体验，后续再计算实际投入产出。
王晓刚说，今天看到机器人的落地，能够规模化落地的是一些提供情绪价值的场景，如跳舞、打拳、表演，和周边物体缺少交互，但在加了“大脑模组”后，四足机器人在很多垂直方向会有一波大规模落地，跨过了工业应用红线后，有很多应用场景将不断开拓出来。
未来两三年时间，王晓刚比较看好的是商业服务领域，尤其是前置仓、闪购仓，具身智能在零售行业的增长速度将非常快，而且相对比较标准化，能够规模化。
“中国有十几万的前置仓，未来几年还在快速增长，如果机器人能够解决前置仓，一个前置仓有十台机器人，就是十万级乃至百万级的规模了。”
相比之下，工业场景的难点在于可复制性比较差，在一个工厂做完后复制到另外一家工厂比较难，尤其是工厂数据较为敏感，产线是不愿意将数据开放出去的，这就给通用机器人应用带来很大困难，“有可能在这个场景里做通了，很难再去做齐头场景，商业价值不一定非常高”。
王晓刚谈到，机器人进入家庭，则是未来5年乃至更远期的应用。
在场景中突破
当下，人形机器人玩家不断入局，大晓如何形成差异化竞争？
王晓刚说，和部分同行不一样的是，大晓目标是以产品落地为导向。同行通常会先做一个样机，大晓反过来，把机器狗拿到实际应用中，发现它为什么做不好，或许是缺少大脑模组，机器狗本体还有诸多问题。
王晓刚举例说，机器狗还面临续航、质量等问题，比如很多机器狗不能防水，雨天出去还得有人打伞。出现这些问题时，成本非常高，就要重新设计机器人本体，大晓会和生态合作伙伴一起设计，由合作伙伴提供生产和关键零部件。
具体落地上，大晓推出了“具身超级大脑模组A1”，来帮助机器狗具备自主空间智能，智能交互，应用于各类垂直场景。
王晓刚以仓储场景为例，仓储货架之间是非常狭窄，而且对降本要求非常高，在这个场景中，不需要机器人做其他事情，只要完成货物的分拣、上货、包装等等，针对这些场景，还是有机会重新设计机器人，并且把成本降低下来，而且它要移动速度更快，体积更小，才能在场景中产生价值，大晓会发现其中硬件或者一些不被满足要求的地方，从而与生态伙伴一起迭代，加速具身智能商业落地。
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