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具身智能为什么还没真正落地?问题卡在这|沙龙报名

3.5内容质量

TL;DR · AI 摘要

核心要点

  • 具身智能落地核心瓶颈在于高质量真实数据匮乏、技术路线未收敛及小模型场景迁移困难。
  • 行业正聚焦构建通用大脑,重点突破高质量数据集构建、可落地评测体系与Sim2Real稳定迁移。
  • 蚂蚁灵波等厂商正通过打磨数据链路与探索Scaling Law,推动VLA基座模型在工业物流等场景验证。
#具身智能#机器人#VLA模型#Sim2Real
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具身智能为什么还没真正落地?问题卡在这|沙龙报名

Image 5_[林樾](https://www.qbitai.com/author/linyu "由 林樾 发布")_ 2026-04-16 10:41:44 来源:量子位

4月25日周六,不见不散!

Aurelia 发自 凹非寺

公众号|量子位 QbitAI

当下,具身智能正在进入加速期,产业规模已突破万亿级。

但从Demo走向真实世界的稳定运行,这条路径远比想象中更复杂。技术路线尚未收敛,真实世界高质量数据匮乏,依赖特定场景的小模型难以迁移、规模化受限……

这些问题最终指向一个核心命题:如何打造一个能够支撑机器人自主决策、灵活适配的“通用大脑”?

为此,量子位、蚂蚁灵波、乐聚机器人联合发起了这场沙龙,我们希望围绕具身模型,从训练、评测到真机验证与场景落地,与你系统性拆解关键环节。

4月25日(周六)14:00,来自蚂蚁灵波、乐聚机器人、上海交通大学、北京智源人工智能研究院、北京人形、上海库帕思等一线从业者与研究者,将带来前沿实践经验与方法论。

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如果你正在做具身,无论是做数据、做模型,或者正在把系统推向真实场景,如果也在被这些问题困扰。

欢迎来现场,带着问题和我们一起聊清楚:从Demo到现实,具身智能究竟卡在哪一步?

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报名链接:https://www.bagevent.com/event/9187391

报名线下参会

关于蚂蚁灵波

蚂蚁灵波坚持从真实数据出发,打磨数据链路,并探索具身领域的Scaling Law。今年1月发布的LingBot-VLA通用基座模型,在真机与仿真测评中都取得了超越国际基准的高分。目前,LingBot-VLA已与多家主流本体厂商完成适配,并在工业、物流、医药等场景进行应用落地。

我们想一起聊聊

  • 如何从0-1,构建高质量具身数据集?
  • 如何建立评测体系,衡量“可落地”的模型能力?
  • 如何实现稳定的Sim2Real迁移,应对真实环境中的复杂扰动?
  • 如何构建高效的真机验证体系,让模型持续优化?

详细议程

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4月25日周六,在北京·蚂蚁T空间,一起聊聊具身智能的数据、模型、落地场景,我们不见不散!

报名参与:

https://www.bagevent.com/event/9187391

_版权所有,未经授权不得以任何形式转载及使用,违者必究。_

具身智能蚂蚁灵波

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