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對(duì)話博登智能趙捷:工業(yè)級(jí)的“數(shù)據(jù)煉金師”有多重要?
最后更新: 2025-08-12 16:37:50(文/張志峰 編輯/周遠(yuǎn)方)
在人工智能技術(shù)從虛擬向物理世界滲透的浪潮中,數(shù)據(jù)被視為推動(dòng)人工智能發(fā)展的“底層燃料”,同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破的關(guān)鍵“核心壁壘”。
在2025年世界人工智能大會(huì)的觀察者網(wǎng)“具身向左、人形向右”直播論壇上,博登智能創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)趙捷博士圍繞數(shù)據(jù)在人工智能與具身智能發(fā)展中的核心地位,分享了獨(dú)到見解。
從支撐自動(dòng)駕駛的算法進(jìn)化,到助力具身智能的技術(shù)突破,博登智能的實(shí)踐,正是中國(guó)AI企業(yè)以數(shù)據(jù)為基石、破解產(chǎn)業(yè)難題的典型代表。
“數(shù)據(jù)是AI競(jìng)爭(zhēng)的核心壁壘”
公開資料顯示,博登智能成立于2019年,總部位于寧波。
“AI的突破離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐,而當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)缺少專業(yè)化、工業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)商。”趙捷博士向觀察者網(wǎng)表示,2019年,當(dāng)自動(dòng)駕駛、大語(yǔ)言模型等技術(shù)加速落地時(shí),他敏銳地察覺到行業(yè)痛點(diǎn):數(shù)據(jù)供給仍停留在“手工作坊”階段,難以滿足AI模型對(duì)規(guī)模化、高精度數(shù)據(jù)的需求。
博登智能的解決方案,是將數(shù)據(jù)處理升級(jí)為“智能流水線”。其自主研發(fā)的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注大模型,能夠同時(shí)處理文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)的復(fù)雜數(shù)據(jù),廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療、智慧教育等場(chǎng)景。
趙捷博士強(qiáng)調(diào):“無(wú)論是虛擬世界的語(yǔ)言模型,還是物理世界的人形機(jī)器人,都需要我們從數(shù)據(jù)根基上筑牢創(chuàng)新之路?!彼麑⒐径ㄎ粸椤皵?shù)據(jù)煉金師”,旨在通過技術(shù)創(chuàng)新提煉數(shù)據(jù)的“純度”與“價(jià)值”。
目前,博登智能已在北上廣及香港設(shè)立子公司,服務(wù)對(duì)象涵蓋汽車主機(jī)廠、自動(dòng)駕駛企業(yè)及騰訊、阿里等AGI研發(fā)公司。Meta收購(gòu)Scale AI的案例進(jìn)一步印證了他的判斷:“當(dāng)AI進(jìn)入落地階段,數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為AI發(fā)展的關(guān)鍵壁壘?!?
此外,趙捷博士還提到,硅谷已有三家由華人創(chuàng)建的數(shù)據(jù)公司,如Surge AI等,去年?duì)I收接近10億美金,“這說(shuō)明美國(guó)在高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)方面非常重視,我們也意識(shí)到這是一個(gè)很好的機(jī)會(huì),今年在這一領(lǐng)域的進(jìn)步尤為顯著?!?
具身智能:數(shù)據(jù)需求的新維度
當(dāng)技術(shù)焦點(diǎn)從自動(dòng)駕駛轉(zhuǎn)向具身智能與人形機(jī)器人,趙捷博士發(fā)現(xiàn),兩者面臨的核心挑戰(zhàn)高度相似:如何用數(shù)據(jù)支撐智能體在物理世界的感知、決策與行動(dòng)?!皬闹悄荞{駛到具身智能,數(shù)據(jù)邏輯是相通的——都需要應(yīng)對(duì)真實(shí)世界的復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性與長(zhǎng)尾場(chǎng)景?!?
從數(shù)據(jù)角度看,具身智能對(duì)數(shù)據(jù)的需求更為復(fù)雜?!拔覀?nèi)祟悘氖潞芏鄤?dòng)作時(shí),無(wú)論是行走、抓取,都需要跟真實(shí)世界做非常強(qiáng)的交互,在這個(gè)過程中勢(shì)必需要采集大量的數(shù)據(jù)?!壁w捷博士舉例,“僅在一個(gè)正常的抓取動(dòng)作中,可能就需要上百萬(wàn)條相關(guān)數(shù)據(jù),反復(fù)地進(jìn)行采集和標(biāo)注,將其變成可用的數(shù)據(jù)集,再在仿真環(huán)境中訓(xùn)練算法,最后移植到機(jī)器人本體上?!?
他強(qiáng)調(diào),也正因此,具身智能所需的數(shù)據(jù)維度遠(yuǎn)超大語(yǔ)言模型。
面對(duì)這一難題,趙捷博士提出可借鑒自動(dòng)駕駛的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。他指出,自動(dòng)駕駛發(fā)展早期面臨長(zhǎng)尾效應(yīng)問題,很多corner case(極端場(chǎng)景)在真實(shí)場(chǎng)景中難以獲取,“比如在下雨天捕捉到行人橫穿馬路時(shí)發(fā)生車禍的場(chǎng)景,可能采集10次、100次都不一定能采集到。”
對(duì)此,行業(yè)采用了基于虛擬場(chǎng)景的合成數(shù)據(jù)方式來(lái)解決。“先在真實(shí)場(chǎng)景中建立3D物理環(huán)境模型,再通過算法處理,模擬出想要的前景,如人物、車輛等,以此模擬不太常見的corner case?!?
趙捷博士認(rèn)為,具身智能同樣可以采用類似方法:“在常見場(chǎng)景中盡可能采集更多數(shù)據(jù),在特殊情況下則需要大量合成數(shù)據(jù),這種基于真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)并補(bǔ)充合成數(shù)據(jù)的方法,相信各個(gè)廠家都在使用?!?
趙捷博士還強(qiáng)調(diào),具身智能的實(shí)現(xiàn)需要范式更新:從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“交互驅(qū)動(dòng)”,讓智能體通過“感知-理解-行動(dòng)”的閉環(huán)學(xué)習(xí);從“單一模態(tài)”轉(zhuǎn)向“跨模態(tài)融合”,整合視覺、觸覺等多源信息;從“高算力依賴”轉(zhuǎn)向“輕量化實(shí)時(shí)性”,適配機(jī)器人本體的資源限制;從“單純學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)向“強(qiáng)化學(xué)習(xí)與認(rèn)知推理結(jié)合”,如 Embodied-R框架展現(xiàn)的“類人慢思考”能力。
未來(lái):前景廣闊,任重道遠(yuǎn)
在趙捷博士看來(lái),無(wú)論是車輪上的智能,還是機(jī)器人的軀體,最終都需要數(shù)據(jù)這把鑰匙,打開通用人工智能的大門。而這條道路上,數(shù)據(jù)的“純度”與“力量”,將是決定成敗的關(guān)鍵所在。
談及具身智能的未來(lái),趙捷博士充滿信心:“當(dāng)前,人形機(jī)器人的發(fā)展正處于初期階段,2025年才剛進(jìn)入商業(yè)化元年,市場(chǎng)前景廣闊,應(yīng)用場(chǎng)景將不僅限于工業(yè)領(lǐng)域,還將逐步拓展至商業(yè)、服務(wù)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。”
對(duì)于人形機(jī)器人何時(shí)能夠進(jìn)入千家萬(wàn)戶,趙捷博士參考了智能駕駛的發(fā)展歷程進(jìn)行分析:“激光雷達(dá)成本從10萬(wàn)美金降到幾千人民幣,推動(dòng)了智能駕駛的普及。人形機(jī)器人也是如此,等供應(yīng)鏈成本降低到大眾可承受的范圍時(shí),就能逐步進(jìn)入千家萬(wàn)戶,我非常期待這一天的到來(lái)?!?
在數(shù)據(jù)安全與治理方面,趙捷博士認(rèn)為,可以在早期數(shù)據(jù)集建立中設(shè)置規(guī)范和規(guī)則,屏蔽不具有主流價(jià)值觀的數(shù)據(jù),并在模型測(cè)試和使用階段加強(qiáng)檢測(cè)與評(píng)判,通過有效的數(shù)據(jù)和模型迭代,降低模型在使用過程中表現(xiàn)出不符合主流價(jià)值觀及各種安全性問題的風(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)比中美在數(shù)據(jù)生態(tài)上的差異,趙捷博士指出:“在大語(yǔ)言模型發(fā)展上,美國(guó)確實(shí)起步較早,但近一兩年,尤其去年下半年開始,中國(guó)的大語(yǔ)言模型公司也在加大投入,差距正在快速縮小。”
- 責(zé)任編輯: 張志峰 
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