從空間智能到具身智能，跨維踐行Sim2Real AI最高效路徑

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原標題：從空間智能到具身智能，跨維踐行Sim2Real AI最高效路徑
關鍵字：智能,機器人,數據,空間,模型
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部具身智能狂潮降臨的一年多里，物理世界與信息的生產與交互方式發生著性變化。
與此同時，一場新的爭奪戰正悄然打響：各大廠商絞盡腦汁，以奪取最有價值的 AI “燃料”—— 數據。當前，數據匱乏仍是通用具身智能面前的高墻。縱觀過去三年，在谷歌、英偉達、OpenAI 等知名企業對具身智能的研究中，暫未窺見 Scaling Law 的出現，這與缺少各類數據有關。
如何解決這一根本性痛點？從技術的角度，Sim2Real AI 是一個長期存在的路徑。但由于對消弭 Sim2Real gap 存在 “理念型偏差”，學術界和產業界更多地將其視為一個輔助的數據補充手段。
但是否真的如此？
香港中文大學（深圳）終身教授、跨維智能創始人賈奎通過從學術界到產業界的長期踐行，給出答案：“Sim2Real AI 正是通往具身智能的最高效路徑。”
從二維視覺到三維視覺、從空間智能到具身智能、從科研到產品再到商業落地，賈奎在這一領域已探索了二十余年。近期，在 WAIC 上，進行了一場關于具身智能如何突破數據困局的對談。
如果用 AI 來試圖理解這次對談，它也許會幫助你概括出這些要點：
當下最

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