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头图：具身智能行业图片
各人好，我是瓦力，具身算法探究员。
先说个事情。前一阵咱们找外包采了一批遥操数据，三百多条。终末能进考试集的，一百条出面。剩下的两百条数据，有看成瞻念望、结尾定位偏差、重要帧被阻碍的。一条条看数据，的确挺熬东谈主。经过都对，东谈主也到位，钱也花了，收尾一泰半的数据都没办法用。
我服气这亦然大部分作念算法的现实感受。模子调到一定进程，瓶颈基本都不在模子自己，是喂进去的数据。况兼这个问题还不是费钱堆量就能解决的。你跟外包把需求讲了半天，对方点头说懂了，采出来的东西讲解注解根底没懂。
卡到其后，我启动四处问东谈主，有莫得靠谱的办法能把数采作念塌实点。问了身边搞具身的同学，发现各人碰到的问题大差不差，然后有个一又友给我指了条路，说不错问问数采厂。
我一启动是反抗气的。数采厂嘛，无外乎把经过作念表率、把东谈运用好。外包的东谈主也大多是他们提供。实质厂商和标注公司我也战斗过，大同小异。
抱着取经的格调，我如故问了下之前天南战斗过的几家公司。聊完之后，我才发现我方想的有些窄了。他们想干的，不只单是把蚁合经过优化得更好。有些公司甚而想作念更大的事情，把数据和模子这两件事，融在悉数。
这家厂是乐聚，我差未几从他们那里找到了一些有道理的想路，是以和各人共享一下know how。
1. 采数据这件事，外包只可措置一半
先把问题讲解晰。
当今行业里采数据，大多数是两拨东谈主。一拨在考试端，懂模子、懂算法，知谈一条好数据长什么样；另一拨在蚁合端，可能是外包，也可能是数据标注公司，追究遥操或者无实质的数采。
这两拨东谈主之间，其实不太明白对方。
考试端的东谈主，频繁不会亲身去采几百小时。蚁合端的东谈主，又基本碰不到模子考试。收尾便是，需求在传递的过程中一层层失真。
比如我想告诉外包的同学说「我想要这个执取的战斗已而稳少量」，传到蚁合端可能就造成了「很慢的把东西执起来」。这中间丢掉的信息，其实便是我想要模子学习的东西。
所之外包能措置的，其实唯唯独半：量。它能给你堆出几百上千小时的数据。但另一半，质，或者说跟模子需求的对都，它给不了太多。
这让我想起之前写许华哲那篇时，Pete 抛过的一个问题：全世界的机器东谈主学家，该不该放下计齐整年，挑升去蚁合数据。
其时我的判断是弗成真这样干，但确乎值得算法的同学试一试。是以我也的确去试了试，就在乐聚那处。
我其时通过遥操把天平上的砝码放到盒子里的本事，我对了好一会儿才把最大的砝码放进去。但从数据自己的角度，或者从东谈主类的角度，我合计应该很成功能放进去才对。
但你说数采员能作念的更好么，我合计也不大可能了。
现实体验下来，我最大的感受之一便是：当今其实不是没东谈主采数据，是采追究的数据，和算法想要的还有很大的距离。
想要把数据作念成工业品，前提是采的东谈主得懂模子，懂模子的东谈主也得知谈蚁合现实的景色。不然你经过作念得再圭表，采的东西不一定是模子需要的。
这便是为什么我说，外包只可措置一半。不是外包不起劲，是这套单干从结构上就注定了数据质地的天花板。
2. 数据和模子分不开，我合计有两层含义
聊到这，得说回乐聚让我合计有道理的地方。
许多东谈主讲「数据和模子分不开」，聊的都是名义：你得少见据智力训模子。这层太浅了，谁都懂。我合计着实的分不开，是两层。
第一层是硬件层。你得的确用过各家的实质，才知谈不同构型的实质在采数据时会踩什么坑。轮臂的坑、双足的坑、不同贤慧手的坑，都不一样。 一个只作念自家实质的厂商，数据重点可能只会 focus 在自家家具上，他莫得能源、也莫得场景去试水别家实质的坑。乐聚参与修复宇宙多个东谈主形考试场，他们实质的数目多，数采需求大。自己就在采全身运控、贤慧手操作、轮臂基础运控这些不同构型的数据，它对跨实质的底层各别，明白是更全的。
第二层是组织层，这点更进击。采数据的东谈主，必须懂算法要什么。前边说的问题，滚球app中国手机版入口外包搞不定，实质厂商其实也隔着半谈墙，因为模子团队和数据团队不竭是两拨东谈主、两个 KPI。
而乐聚此次干的事，是把数据工场和后考试算法库，作念到了悉数。蚁合端和考试端，是团结拨东谈主在对都需求。采数据的本事，脑子里装着的便是模子要什么。
这两层叠在悉数，才是竣工的「数据和模子分不开」。我知谈这里有东谈主要反问：乐聚我方不亦然实质厂吗?夸父便是它的机器东谈主，凭什么说实质厂不行，它就行?
这个问题问得很对，我我方的第一反应亦然这样。
但我周末在他们线下体验完，能嗅合计回乐聚正在从一个「卖实质」的公司，转向作念 infra，现阶段在作念的便是「蚁合和考试对都」。
三月份天南和各人聊乐聚，就在说他们也要作念的具身基座，我体验完之后援救这个想法。
是以他们此次发布的后考试系统，我合计是沿着这个处所再鼓舞。
3. 四款实质里，唯一跑通闭环的是双足
这套后考试系统主若是乐聚我方作念的，测试用的 LingBot-VLA预考试有效到乐聚的真机数据。
着实让我感酷好的不是这个，是他们如何去讲解注解这套后考试系统。乐聚没只秀「我的实质跑通我的模子」，他们搭了两个处所的对照。
横进取，以夸父 KUAVO 4 Pro 这台实质，去适配 5 个主流模子，看哪个施展最佳。纵进取，拿 LingBot-VLA 这一个模子，放到 4 款不同实质上去跑，看各家实质的适配情况。
这种横纵交叉的探究，是会暴露站位的。
一个纯实质厂，只会秀「我的实质加我和洽的模子，颖慧活」。一个纯模子厂，只会秀「我的模子，在常见实质上能跑」。
唯唯独个把我方定位成中间层、定位成后考试这一层的玩家，才会良友去作念这种横纵交叉的对照。因为唯独站在中间，这两个处所才都是你的业务。
更有道理的是纵向的收尾，参与的 4 款实质里，夸父是唯一的双足东谈主形，况兼它把整条闭环跑通了。双足是很难的实质，这个无须我多说。轮臂、机械臂底盘稳、看成空间规整，双足光是站着不晃就仍是在糜费一堆放置余量。
把我方难啃的双足，凤凰彩票「中国」有限公司放到蚂蚁的模子下面去跑。
我的解读是，乐聚这是把赌注摆明了：模子是谁的不进击，实质是不是最难的也不进击，他们押的是中间这套从真机数据到失败归因的闭环，能弗成把难的组合跑通。
虽然，这个看成若干是作念给各人看的，咱们暂且不管。但双足这关真跑通了，至少讲解这套闭环能 work。
这条闭环，买通的是 真实机数据 → 模子后考试 → 多实质部署 → 真实机评测 → 失败归因回流。它 solid 的不是某一段，是「回流」两个字，失败的案例能自动喂且归驱动下一轮迭代。
站位，便是这样用一个看成摆出来的。
4. 平均不到20%的告捷率，我有些疑问
再聊点现实。
乐聚后考试在 95 个场景的横向测评里，平均告捷率(SR)是 17.59%，平均过程得分(PS)是 36.22%。坦率讲，17.59% 的收尾，有点低。我的第一反应便是：这到底是数据不行，如故模子不行?
这个问题我也顺利问了乐聚的追究东谈主，他们跟我解释的约略道理如下：
第一，任务是的确难。这 95 个场景里，许多不是单步执放，而是细巧插入、用具使用、擦抹遮蔽、小主张按压、动态战斗、沉稳搬运、多阶段状态赈济。这些任务你换成东谈主手去作念，都得屏住呼吸。
我现场拍的测试过程，好退却易告捷的一条。
第二，真机实行难。团结个模子，换一台机器东谈主，实质结构、结尾夹爪、相机视角、看成空间、放置频率全变，收尾随着变。这正值反证了前边说的，跨实质有多难。
第三，SR 体现的并不竣工。SR 只看终末有莫得竣干事念完，中间任何一步崩了就算 0 分。而 PS 过程分才反馈过程鼓舞到了哪一步。复杂的多阶段任务，只盯着 SR 是不公谈的，GM-100 论文也挑升说了这点，是以才另外界说了臆测子任务完成度的方针。也便是说，PS 的 36.22% 比 SR 更能讲解模子真实的智力。
第四，它考的是长尾泛化，不是系念。LingBot-VLA 论文里提到，测试集结大要 50% 的看成，根底不在考试集前 100 高频看成里。等于挑升挑模子没如何见过的组合来考，考的是举一反三，不是背谜底。
讲到这，得直面一个问题，我我方一启动亦然这样问的：就 150 条数据考试，会不会仅仅为了考证一下经过跑得通，拿来比告捷率有点站不住脚? 乐聚的同学跟我强调，他们不是肤浅的经过考证，是小样本条目下的压力测试，外加一次结伴预算的横向相比。
给通盘模子雷同 150 条的后考试预算，公谈地比谁泛化得更好。在这个结伴预算下，LingBot-VLA 的两项方针都是最优，PS 比强基线 π0.5 跳跃近 10 个点。
这个解释倒能说得通，不外倒也算是揭了真机职责的遮羞布。
悉数行业距离可靠的通用操作，差距还很大啊。
乐聚顺遂还作念了垂直场景的落地。雷同这套系统，到了具体的场景，比如汽车制造里的料箱拆垛，轮廓告捷率作念到了 95% 以上，手段成果从最初的 30% 出面，提到了 80% 到 90%。
一个是通才压力测试上的 17.59%，一个是专才落地场景里的 95%。这两个数不矛盾，它恰正是「通才变专才」这条路的字据。
而把通才逼成专才的，便是中间那套后考试系统。
5. 把通才逼成专才的，是中间那套系统
这套系统的中枢，是一个自研的后考试算法库。细节我不逐个伸开，Github上仍是开源了。
挑两个我合计相比实在的，用东谈主话讲一下。
一个是针对「不兴隆性淡忘」的。
VLA 基模微调有个老波折：生手段学会了，预考试阶段的资设施却丢了。乐聚用的是基于 LoRA 的轻量微调，你不错明白成，给模子注入生手段的本事，尽量别去动它原本那套高大的先验，这样它靠近没见过的物体，泛化智力才不会塌。
另一个是会通了生成式世界模子的后考试。
传统 VLA 许多本事是在机械地师法示范看成，并不睬解看成背后的物理因果。加了世界模子之后，特殊于让模子出手之前，先在脑子里预演一下「我这样操作，接下来会发生什么」，再据此选当下合理的看成。说东谈主话便是，从背谜底，造成了边推理边干。
算法库之外，是三条用具链：数据蚁合处理平台、后考试用具链、端侧部署测评用具链。
串起来，便是一条从数据到现场的竣工活水线。其中阿谁数据平台很戳我，它把圭表化的数据清洗作念成了活水线，采完顺利输出干净数据，神话能把原本 3 到 5 天的清洗工时压到一天。
开源的代码库我周末也用他们数据跑了一下，没什么很大的坑。
这套东西成不熟悉，还有个侧面的字据：在刚终了的 ICRA 2026 的 REAL-I 挑战赛里，全球高校的学生，依托乐聚怒放的数据集和全栈用具链，一天之内就能从零起步，把模子部署到真机上，跑通金属件翻正、日化瓶取放、快递包裹扫描这三个真实工业场景。
学生一天，从零到真机跑通。
能把上手门槛压到这个进程，讲解这套后考试系统，确乎在往「工业品」的处所作念。
写在背面
回到最启动。我之是以去找乐聚，是因为我我方的数据采得不顺，外包采追究一泰半弗成用，根子在于采的东谈主不懂模子需求。
是以乐聚选择我方买通数据和模子，我合计他们如故有我方的想法。
在我的视角看来，他们想解决的可能是一个结构性问题：当搞数采的东谈主我方就懂算法，那么得回的每一条数据都是带着模子需求的。
数据和模子，背面可能从数采的伊始就走到悉数。
但还有两件事，我还有点疑问。
一是模子用的蚂蚁的，乐聚作念的是后考试和数据，从我的体感上来说，这一层的壁垒是短期如故长期，当今还说不太准，如故说换个少见据有算力的玩家也能砸出来。
二是横向测评里低 SR 就摆在那儿，悉数行业对通用具身的预期如故弗成太乐不雅，乐聚当今的开头能弗成保持，也要看背面的迭代。
从我的不雅感上来看，我仅仅合计数采厂我方作念模子和算法，起点上会有我方的想考。况且本年悉数行业都在喊落地，搞运控的卷舞蹈，搞大脑的找落地场景（进家庭/进工场），产业正在生息大批的拓荒需求。
这样大的需求，只靠当今行业的算法团队规模根底吃不用。乐聚这套后考试体系一定进程上裁汰了拓荒门槛，想加入但莫得老师的拓荒团队也能快速参与进来。
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