首個物理AI數據基座平臺“無垠”落戶浙江，專治機器人數據荒

一凡 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

2026，什么最火爆？

具身智能和世界模型，今年合計已吸金超300億元，前者是物理AI落地的產品，后者是物理AI的“訓練場”，它們共同組成了物理AI的一體兩面。

然而，物理AI始終是融入真實世界的AI，盡管世界模型代表的仿真路線，以較低成本為物理AI供應了海量數據，但其中的Sim2Real鴻溝，又讓行業長期頭疼。如果轉而依靠真實數據，成本又太高，很難上量。

在這種矛盾之下，行業開始轉向虛實融合的方式，為物理AI供應大規模的數據。就在近日，這條路線上涌現出了業界首個數據基座平臺

具身智能的火，照亮數據的難

開年短短2個月，具身智能賽道融資超20起，平均3天不到就有一筆熱錢涌入，行業累計融資金額已超200億元

海量資本注入，推動行業技術進步，讓機器人開始從舞臺走向工廠，準備進入千家萬戶。

但在實際應用場景中，大量任務都面臨很多非結構化的場景，這需要機器人模型有很強的泛化能力。而模型強大的泛化能力，又來自海量的高質量數據。

高質量數據的缺失，恰恰又是具身智能正在面臨的最大痛點之一。因為具身智能所代表的物理AI不像LLM，后者具有天然的“數據礦”，可以學習移動互聯網海量的文本和圖片數據。而物理AI只有這些數據還不夠，必須要有帶物理反饋和交互的多模態數據，當前行業可供給的數據量和通用具身智能需求量相比，差距可能在一千萬倍以上。具身智能沒有數據，就像火箭失去了燃料，無法帶領我們前往新的星空。

針對數據問題，從大的層面來看業內目前主要有三個解決方案：

• 采集真實數據：數據質量高，采集成本極高，效率極低
• 虛擬仿真合成：成本低，生產效率高，但存在Sim2Real鴻溝
• 提取互聯網視頻：數據存量大，但利用難度高，且缺失關鍵的物理模態

三大技術路線各有利弊，所以行業近期開始傾向于虛實融合路線，采用取長補短的方式，給物理AI提供數據基座，首個基座平臺近日在浙江德清正式發布。

首個物理AI數據基座平臺，虛實融合打破數據瓶頸

無問智科近日在德清召開了一場群星閃耀的發布會。地平線創始人、無問智科首席顧問余凱現場致辭，地平線、星動紀元、靈心巧手、云深處和地瓜機器人等50多家不同細分領域的頭部玩家，紛紛出席見證。

在一眾大咖的見證下，無問智科CEO劉盛翔正式發布行業首個物理AI數據基座平臺“無垠”這是行業首次提出“數據基座”概念，什么是數據基座？無問智科認為，數據基座核心應該有三項能力

• 高質量數據體系：大量真實場景采集的數據和大規模高保真的合成數據
• 高價值場景生態：依托頂尖仿真技術實現大規模場景泛化與模擬，聯合生態伙伴實現大規模高價值仿真場景復刻與大量可落地真實場景覆蓋
• Real2Sim2Real全閉環工具鏈：實現從數據采集、模型訓練、場景測評到產業落地的端到端打通

三項核心能力，分別從四個層面滿足了具身智能玩家的各種需求：

• 數據層：通過多源異構采集與多模態合成，解決數據稀缺與質量難題，實現高質量數據供給
• 場景層：從訓練場1:1復刻，到德清全域、長三角高價值真實終端場景，實現虛實結合全覆蓋，構建大量高價值場景
• 工具鏈層：以數據采集范式、跨本體數據遷移、自動化標注、生成式仿真、智能化評測等核心技術打造Real2Sim2Real全鏈路閉環工具鏈，打通從數據采集到測試驗證的每一個環節
• 應用層：最終實現“訓練—測評—落地”持續優化閉環

無垠基座平臺作為業界首個數據基座，贏得了現場超140多位業界嘉賓的認可，第一個原因是無垠基座平臺解決了行業缺失高質量數據的困境。當前無垠基座平臺已積累了超1000TB規模的數據，這讓無問智科有了十足的底氣。無問智科CTO于春磊博士在發布會上正式宣布將開源1萬小時高質量數據，以解決行業燃眉之急

為什么無問智科能生產出如此海量的數據？核心是背后獨特的虛實融合技術路線。

先來看真實數據采集，無垠基座平臺采集數據的方式很全面，包括VR遙操、外骨骼遙操作、UMI、動作捕捉、Human-centric數據、EGO視角等，這是行業目前最多模態的數據采集方式。

同時，為了解決當前行業數采范式不收斂、數據不通用、企業閉門造車的問題，無垠基座平臺提供一套跨本體數據遷移的轉換工具鏈，實現了不同機器人本體對同一套數據的通用能力。

由于真實數據采集，需要大量的采集設備、工程師、場地和物料，因此僅靠真實數據，難以實現海量的數據規模。因此無問智科通過其領先的高保真生成式仿真技術，在發布會上與地平線聯合發布了EmbodiedGen數字表親和數字遠親功能。能夠把真實場景1：1還原到虛擬世界，并且可以在布局、材質、光照、交互物品上進行任意改變，實現了指數級放大真實數據的能力。

例如下圖，只需要一張真實桌子的照片和幾個提示詞，就可以泛化出近乎無限的桌子。

當前，無垠基座平臺已擁有百萬級的simready資產——可實現毫米級物理交互的仿真物體，已覆蓋全場景、全品類、全模態。這種領先的仿真技術，既能作為數據采集的補充方式，同時還能夠支持后續的多維度評測。

虛實融合獲取海量數據，是無垠基座平臺的亮點，但這還不是全部。

打通訓練到落地，從數據荒漠到數據生態

無垠基座平臺得到行業廣泛認可的第二個原因，是其為行業提供了核心支柱價值。無垠基座平臺不僅給具身智能玩家們供應了海量的好數據，還讓整個產業能把數據用得好，幫助具身智能玩家們打通了訓練、評測和落地的整個鏈路

首先在訓練環節，無垠基座平臺提供的高質量數據不僅規模大，而且涵蓋了豐富的應用場景，包括物流倉儲、家庭服務、酒店文旅、工業制造、辦公服務和商業零售等六大核心作業場景，覆蓋了家庭商業工業等多種應用場景，能夠支撐具身智能大腦模型實現更強的泛化性。

然后是測評，這是具身智能大腦進化的關鍵環節。就像學生需要通過考試，來測試自己的學業水平并進行查漏補缺，具身智能大腦模型，也需要進行專業系統的“考試”。對此，無垠基座平臺提供了具身仿真評測框架，策略模型同時支持仿真模擬環境和世界模型環境評測，可以自己定義任務，進行規則判別，也能通過大模型進行開放式評測。

借助無垠基座平臺的評測框架，當具身智能玩家改進了模型算法，或者采用了新的數據集后，就能清楚地感知到模型有沒有進步、問題出現在哪里、能不能解決落地需求。

無論模型測評表現多好，最終檢驗技術實力的，還是商業化落地。無垠基座平臺，基于生態合作伙伴開放的高價值場景，能夠幫助具身智能企業打造標桿案例場景，真正展示出機器人“干活”的價值，讓行業邁出巨大一步。在發布會上星動紀元政企事業部部長邵劍飛展示了其利用無垠基座平臺數據打造的具身智能通用物流場景解決方案

同臺演講的中國優選運營CEO林杰則分享了具身智能在新零售場景的落地，他在現場宣布第一家中國優選未來新零售旗艦門店落地長三角（德清）具身智能數據采集訓練場

從最源頭的數據采集到模型訓練，再到商業化落地，無垠基座平臺和具身智能玩家一起，打通了AI走進物理世界的全過程。也正是因為無垠基座平臺提供了這樣支柱性的價值，迅速吸引了眾多優秀的具身智能企業入駐。目前無問智科已擁有五十多家生態合作企業，這是目前行業最豪華的生態陣容，充分展現了數據基座這一獨特生態位的魅力。

其中最值得關注的是，無問智科和地平線、地瓜機器人的深度戰略合作。地平線創始人、無問智科首席顧問余凱在發布會現場表示，人工智能的三次浪潮：算法驅動、算力驅動、數據驅動，數據的厚度決定了物理AI的高度，地平線將為行業提供具身智能大腦基礎模型，地瓜機器人提供芯片算力軟硬底座與開發平臺，“地平線+地瓜機器人+無問智科”將形成算力+算法+數據完整基座能力，徹底打通研發到量產的最后一公里，助力具身智能迎來ChatGPT時刻。

△圖片由AI生成

能夠成為率先闖出機器人數據荒漠，并在其中培育出繁榮生態的基礎設施企業，無問智科靠的是創始團隊對物理AI的深刻洞察。

物理AI老兵創業，第三方數據賦能全行業

無問智科創立于2022年11月，其創始人兼CEO劉盛翔中國最早的自動駕駛開拓者之一。他在2013年入局物理AI，在百度Apollo搭建起中國首個自動駕駛數據與測試驗證體系、參與了中國首部自動駕駛測試法規的起草、主導了多項國家數據與測試驗證核心關鍵技術攻關。業內人士經常開玩笑稱呼他為“中國自動駕駛數據與測試驗證第一人”。

百度的經歷，讓劉盛翔意識到數據對自動駕駛的重要性。所以，當ChatGPT橫空出世把AI技術推向大模型時代，進而掀起物理AI的浪潮時，他洞察到了物理AI的痛點——缺乏高質量數據。

在劉盛翔當時看來，物理AI的數據成本高、效率低、使用難，行業很多玩家既缺少數據，又不知道怎么用數據。于是，為了解決行業痛點，劉盛翔和前百度自動駕駛感知技術專家于春磊博士攜手創業，專注于解決物理AI數據問題。

開啟創業2個月后，無問智科迎來第一位合作伙伴：地平線

地平線是自動駕駛頭部玩家，創始人兼CEO余凱博士早年和劉盛翔在百度一起共事。據悉劉盛翔創業后，與余凱進行了三小時的長談，這場對話打動了余凱，他成為了無問智科的首席顧問。在余凱的推動下，地平線不僅和無問智科達成了深度合作，還成為了無問智科的首位投資人，并在后續輪次持續加碼

許多曾經的自動駕駛明星，也在這段時期紛紛下場，入局具身智能，一時間受到熱捧，市場展現出對自動駕駛玩家轉向的認可與信任。畢竟兩個賽道技術有交集，供應鏈高度重合，自動駕駛玩家的經驗與沉淀，能在具身智能領域復用

但兩個賽道也存在著很多差異。比如自動駕駛有低成本、高效率采集數據的方法，因此行業重點可以放在如何處理和使用數據上。而具身智能目前仍然沒有標準化地數據采集方案，沒有大規模采集數據的方法，沒有生產和使用高質量數據的工具鏈。因此，一個專業的第三方數據基礎設施，對整個行業的意義非凡，價值深遠。

物理AI，這是黃仁勛在2025年親手點燃的烽火，在今年已成燎原之勢。一眾大廠紛紛入局，這意味著“AI的下一波浪潮是物理AI”已成為共識。

新的科技浪潮呼喚新的基建。正如移動互聯網需要云計算，LLM催化數據中心繁榮，具身智能也需要數據基座，加速AI走向真實世界。