物理AI时代，机器人需要怎样的数据底座？

当下，具身智能行业加速演进，模型技术已成为决定机器人智能化水平、落地能力与产业上限的核心变量。

行业告别硬件堆砌与场景演示的浅层竞争，数据正成为支撑机器人智能迭代、规模化商用的关键燃料。

具身智能，已进入硬核的数据竞争周期。

海量而杂乱的数据，如何转化为机器人持续进化的动力？如何构建适配物理AI的专属数据体系？又该如何依靠高质量数据，打造真正靠谱的具身大脑，破解落地难、泛化弱的行业痛点？

这些问题，正成为所有从业者必须回答的关键命题。

6月11日（周四）下午16点，「星河频率·朋友圈」模型主题第一期正式上线。

本季将聚焦模型从技术到产品的真实工程与商业问题。

首发嘉宾我们邀请到原力无限 CTO 王一舟进行专场分享。

他将以《物理AI时代，机器人需要怎样的数据底座？》为题，拆解模型落地中最硬核的底层数据问题。

从模型到数据，从算法到闭环，深度分享头部玩家在模型产业化一线的方法论。

【嘉宾简介】：

王一舟，原力无限 CTO UC Berkeley 机械工程博士，前英伟达高级工程经理/架构师，DriveAV 核心创建成员，硅谷智驾大牛，全球自动驾驶工程领域最顶尖的华人技术领袖之一。

【分享要点】：

1、具身智能为什么进入数据竞争阶段

2、原力无限如何构建具身数据闭环

3、数据如何驱动具身大脑持续进化