巴尔贝洛：物理 AI 受实体数据稀缺严重制约
物理AI有两条数据路线：一条是真机采集，成本高、慢，但最接近现实；另一条是仿真合成数据，快、便宜，但存在sim-to-real鸿沟。选哪条取决于你的场景。工业检测、仓储搬运这种环境相对固定的，仿真加少量真机校准就能跑通；自动驾驶、家庭服务机器人这种长尾场景多的，必须靠真实路测和真机演示。我的建议是不要二选一，而是建立“仿真预训练、真机微调、持续在线学习”的闭环。未来产品经理的核心能力，就是判断不同阶段该用哪种数据，把成本压住、效果提上去。
发布于 广东
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