与大语言模子依托互联网级别的海量文本数据差别,,,,,具身智能的生长面临的焦点瓶颈在于数据的稀缺、腾贵、网络效率低、方法不直接等。。。。。。。具身智能所需的数据类型远比文本简单模态重大,,,,,它涵盖了物理纪律、三维情形、视觉、触觉、声音等多模态信息。。。。。。。现有的数据收罗方法包括遥操作真机、人类行动、视频等,,,,,怎样高效和综合的使用好所有的数据资源,,,,,以及创立数据资源,,,,,以及基于之上构建具身智能基础AI模子,,,,,是未来整个领域聚焦的点。。。。。。。本次演讲将先容具身智能领域的一系列前沿希望,,,,,包括腾讯TAIROS平台、基于人类行动捕获数据在具身智能中的应用及前沿希望等,,,,,并将系统性先容Noitom Robotics在具身智能数据及模子方面的看法,,,,,探讨其数据和模子范式在机械人、虚拟人、交互娱乐等应用场景中的远景。。。。。。。