巴尔贝洛：物理 AI 受实体数据稀缺严重制约
物理AI卡在数据上，有钱也买不到训练素材Archetype AI联合创始人巴尔贝洛在达沃斯论坛上点出了一个残酷现实，物理AI的瓶颈不是算力，是数据。大语言模型可以爬取互联网万亿级公开文本数据完成训练，但物理AI需要的力学反馈、材质摩擦、极端工况、三维空间交互这些实体数据，互联网上根本不存在。一套工业级物理AI操控模型，采集真实实体数据成本高达普通文本AI的41倍。全球已公开的高质量实体物理数据集不足72套，算力产能每年翻倍增长，实体数据增速不足9%，供需缺口持续拉大。谷歌DeepMind工程主管反驳说高精度物理仿真合成数据可以替代75%实体数据，但国内数据专家直接怼回来，仿真重力、摩擦力参数失真，工业场景落地容易出安全事故。伊利亚也补了一刀，说当前物理AI赛道扎堆堆GPU，忽略数据基建短板，人形机器人量产延期就是这个原因。
发布于 湖南
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