泰伯网讯，5月21日下午，跨维智能市场副总裁林嘉伟在2025全球时空智能大会（WGDC2025）现场发表演讲时表示，具身智能比起上一代工业自动化或工业4.0、工业2025，最大的区别是有了智能、更好的泛化能力和通用性，可以做智能决策，知道自己硬件本体和时空、环境以及对象任务之间的相互位置关系，从而更好地判断自己应该在下一步做什么样的动作。而实现高通用性的通用具身智能，最核心就在于它的大小脑感知。这需要从底层数据到中间的大脑具备智能能力，甚至到硬件层面的强硬耦合。
相比大语言模型几十年的文本、图像、视频等数据积累，林嘉伟坦言，基于具身智能当下的发展阶段，数据匮乏已成为行业的较大瓶颈。“机器人是三维世界，包括三维坐标，甚至6D自由度等姿态，涉及物理世界空间的问题。在没有这么多数据量和模态的情况下，不足以训练出所谓的Scailing Law范式下的具身能力。”
据介绍，目前跨维智能团队打造了国内唯一底层的自研具身智能引擎，构建出环境资产，比如面向会场、家庭、工厂、智能制造等环境里会构建相应的机器人本体硬件资产，融入各个模态数据，通过自动化的模式生成环境，生成对象，生成操作任务，自动化地进行模型训练，随后产生模型SDK文件，最终会部署到真实世界里。对于企业来说，最重要的是在落地时找到刚需的场景，从而让技术真真实实对场景带来价值。目前，跨维智能已在半结构化的场景里实现了100%的合成数据，即便是仿真引擎里的合成数据，毫米级机器人操作也能达到99.9%以上的成功率。
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