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8月18日，五一视界（51WORLD）“物理AI宏伟蓝图2030”发布会正式召开。

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一批纸质书被买下，送进仓库。

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机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。

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随着Agent走向真实工作，后训练和数据正在成为提升智能的关键。

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当下计算机视觉长期陷入“一任务一专用模型”内卷： 做深度估计要用DepthAnything，分割依赖SAM，人体姿态单独训练Sapiens，几何重建还得搭VGGT，各类网络骨干、解码器、损失函数完全割裂，研发与部署成本居高不下。

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对于具身智能行业而言，这不仅意味着一条数据处理产线效率的提升，更体现出机器人数据正在从「人工加工」走向「工业化生产」。

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在模型层之外，2026 年上半年在硅谷增长最快的赛道之一是数据：Mercor 的 run rate 从去年下半年的 5 亿美元涨到今年年中的 20 亿美元；Handshake 转型 human data 后，run rate 在年初三个月内从 5.5 亿美元冲到 10 亿美元；RL 环境公司 Fleet 则在半年内从百万美元级别做到 6000 万美元 run rate，

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多模态基础模型可以通过互联网规模的图像与语言学习「看」和「说」，但具身智能没有同样的捷径。机器人必须进一步理解物理状态与动力学，判断动作如何改变环境，并在真实世界中执行连续行为；这要求训练数据同时连接观察、状态、动作与物理后果。

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一个80亿参数的大模型，一口气吞下15万亿token的训练数据，堆到硬盘上差不多7TB。可它真正「背」得下来的，少得可怜：每个参数只装得下3.6 bit。一个英文字母8 bit，连半个都填不满。

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今日，华为开源基于昇腾NPU训练的盘古MoE模型openPangu-2.0-Pro。该模型是openPangu-2.0系列的最新开源模型，总参数规模5050亿，激活参数规模180亿，支持512K上下文长度，训练数据总量约34T tokens。另一轻量化模型openPangu-2.0-Flash已于6月12日开源，参数92亿，其中6亿为激活参数。