具身智能模型专家交流
一句话看懂：中性：处GPT-2早期阶段，千万小时级数据训练为关键拐点
核心逻辑
数据规模化是核心变量，行业拐点取决于千万小时级训练效果；若Scaling Law持续生效将引发资源涌入。头部公司月资本开支数千万元，数据成本占比最高，约1-2千万元/月。
关键利好
- 若千万小时级数据训练验证Scaling Law将引发资本大规模涌入
- VLA与世界模型走向融合，预训练与后训练数据配比已达1,000:1
- PI-0至PI-0.5迭代证明数据规模化路径有效，落地场景先看物流分拣
风险与需要留意的地方
- 行业处GPT-2之前早期阶段，Gen-1.5新任务成功率仅60%且案例或经精挑
- 头部人形机器人年出货低于1万台，硬件市场空间尚未释放
- 数据闭环与评测基准未建立，缺乏统一标准难以反映真实能力
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