EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
来自主题: AI技术研报
6858 点击 2026-01-20 17:21
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大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
随着 AI 技术的蓬勃发展， AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将增长 160%。
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
一早，OpenAI曝光了过去三年营收数据，信息量巨大：2025年ARR突破200亿美元，算力与收入几乎同步飙升，形成了一个强大的自转飞轮。
3D模型的实例分割一直受限于稀缺的训练数据与高昂的标注成本，训练效果有待提升。
清华在Nature上发表的最新研究发现，AI使科学家更聚焦于数据丰富、问题明确的领域，导致创新单一化，跨界合作减少。研究团队提出「全流程科研智能体系统」，推动AI从工具进化为伙伴，拓展科学边界。
2026年第一月份，医疗AI赛道热闹非凡，我来谈以下10点观察：1.医疗是AI领域里很不好做的赛道。AI赛道正在细分化，有的赛道红海，有的赛道蓝海；而医疗AI赛道很纯粹，就是纯粹不好做。无论To Doctor（医疗专业人士），还是To C（普通消费者）。
来自 Player2 的研究员们提出了 Pixel2Play（P2P）模型，该模型以游戏画面和文本指令作为输入，直接输出对应的键盘与鼠标操作信号。在消费级显卡 RTX 5090 上，P2P 可以实现超过 20Hz 的端到端推理速度，从而能够真正像人类一样和游戏进行实时交互。P2P 作为通用游戏基座模型，在超过 40 款游戏、总计 8300 + 小时的游戏数据上进行了训练，
如果将2023年定义为AI的“奇点大爆炸”，那么站在2025年的终章回望，我们不得不承认：“百模大战”的硝烟已散，一个残酷而清晰的“双极化”新世界已然定型。2023-2025 这三年，全球 AI 应用市场完成了从“单点工具猎奇”向“双极化生态定局”的结构性跨越。
本次发布的核心——AIMesh，正是这场架构创新的集大成者。 它被定义为面向「AI工厂」的数据与内存网，核心思路是用一套「三网合一」的柔性网络，替代传统僵化的存储架构。