109. 机器人遭遇数据荒？与谢晨聊：仿真与合成数据、Meta 天价收购和 Alexandr Wang
张小珺Jùn｜商业访谈录
2025/07/15
109. 机器人遭遇数据荒？与谢晨聊：仿真与合成数据、Meta 天价收购和 Alexandr Wang
109. 机器人遭遇数据荒？与谢晨聊：仿真与合成数据、Meta 天价收购和 Alexandr Wang
张小珺Jùn｜商业访谈录
2025/07/15
Shownote
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今天又是一集机器人专场。嘉宾是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨，他曾在英伟达、Cruise 及蔚来汽车担任自动驾驶仿真负责人。我们的话题非常具体，即: 仿真与合成数据。 今天的具身智能尚且没有找到 scaling law 的有效配方，其中，数据是一个关键卡点。我们 106 集的嘉宾银河通用创始人王鹤就提到，真实数据在他们的训练数据比重仅仅 1%，合成数据挑起大梁。 今天这集节目，我与谢晨聊了聊仿真与合成数据的实操细节。 02:00 开始的快问快答 02:48 高频词汇解析：Sim2Real（从仿真到现实）、Sim2Re...
Highlights
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本期节目聚焦机器人领域的仿真技术与合成数据应用，主持人与光轮智能创始人谢晨深入探讨了这两项技术在 AI 训练中的关键作用，以及它们在解决真实数据不足方面的潜力与挑战。
Chapters
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机器人专场：仿真与合成数据探讨
00:00开始的快问快答
02:00高频词汇解析：Sim2Real（从仿真到现实）、Sim2Real 的 gap、合成数据
02:48从 Cruise 到英伟达到蔚来，怎么做合成数据和仿真？
04:31制作合成数据的具体流程？合成数据与真实数据的配比？
14:11在合成数据上，智能驾驶和具身智能的区别（智能驾驶是视觉的游戏，具身智能的物理交互最关键）
16:17物理的 Real2Sim（真实到仿真）工作流是怎样的？怎么评估成功的仿真？关键技术节点？
32:41Physical Intelligence（π）对仿真与合成数据的两难态度
46:18辣评 Meta 300 亿美金收购 Scale AI 和极其 aggressive 的 Alexandr Wang
48:55合成数据目前面临的瓶颈
53:57全球具身智能产业链 Mapping：
55:25美国存在具身模型层的创业机会，中国在我看来字节、小米、理想更适合做 “大脑”
1:09:22老黄在内部说：NV is a simulation company
1:15:33终局的模型应该是是跨宇宙、跨世界、跨本体（提升跨宇宙的能力，本质是提升泛化性）
1:21:25具身智能的产业还在 GPT-1 阶段，还没找到 scaling law 的配方
1:23:28我创业刚开始，从具身的本科开始学起
1:28:21最后的快问快答
1:37:37Transcript
Transcript
谢晨: 小扎给 Alexandr Wang 的这个定位叫 Chief AI Officer，我觉得也很说明这个问题，咱们就这么早说吧。就是说假设 10 年以后小扎想退休了，谁会接班？我认为大概率会是 Alexandr Wang。我认为就是说 Meta 他大概看到了一个很有意思的点，就是他认为未来 10 万亿公司的入场券，一定要掌握 AI 数据的能。我觉得好的数据是两个事的成绩，第一个事是多样性的场景，第二个事是高质量的人的示范。其实我当时在英伟达的时候，老黄在内部就说，NV is a simulation ...
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