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Record · qbitai ACC. 900073280

Why Has Embodied Intelligence Not Yet Been Fully Deployed? Key Issues | Salon Registration

具身智能为什么还没真正落地?问题卡在这|沙龙报名

Issuer
Date
2026-04-16
Instrument
other
Cited by
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This document announces a salon event co-hosted by QbitAI, Ant Lingbo, and Leju Robot, focusing on the challenges and solutions for deploying embodied intelligence in real-world scenarios, including data, evaluation, simulation-to-real transfer, and verification systems.
Full text · 原文 815 字
Aurelia 发自 凹非寺公众号|量子位 QbitAI<br> 当下,具身智能正在进入加速期,产业规模已突破万亿级。<br> 但从Demo走向真实世界的稳定运行,这条路径远比想象中更复杂。技术路线尚未收敛,真实世界高质量数据匮乏,依赖特定场景的小模型难以迁移、规模化受限……<br> 这些问题最终指向一个核心命题:如何打造一个能够支撑机器人自主决策、灵活适配的“通用大脑”?<br> 为此,量子位、蚂蚁灵波、乐聚机器人联合发起了这场沙龙,我们希望围绕具身模型,从训练、评测到真机验证与场景落地,与你系统性拆解关键环节。<br> 4月25日(周六)14:00,来自蚂蚁灵波、乐聚机器人、上海交通大学、北京智源人工智能研究院、北京人形、上海库帕思等一线从业者与研究者,将带来前沿实践经验与方法论。<br> 如果你正在做具身,无论是做数据、做模型,或者正在把系统推向真实场景,如果也在被这些问题困扰。<br> 欢迎来现场,带着问题和我们一起聊清楚:从Demo到现实,具身智能究竟卡在哪一步?<br> 报名链接:https://www.bagevent.com/event/9187391<br> △ 报名线下参会<br> 关于蚂蚁灵波<br> 蚂蚁灵波坚持从真实数据出发,打磨数据链路,并探索具身领域的Scaling Law。今年1月发布的LingBot-VLA通用基座模型,在真机与仿真测评中都取得了超越国际基准的高分。目前,LingBot-VLA已与多家主流本体厂商完成适配,并在工业、物流、医药等场景进行应用落地。<br> 我们想一起聊聊<br> 如何从0-1,构建高质量具身数据集?<br> 如何建立评测体系,衡量“可落地”的模型能力?<br> 如何实现稳定的Sim2Real迁移,应对真实环境中的复杂扰动?<br> 如何构建高效的真机验证体系,让模型持续优化?<br> 详细议程<br> 4月25日周六,在北京·蚂蚁T空间,一起聊聊具身智能的数据、模型、落地场景,我们不见不散!<br> 报名参与:<br> https://www.bagevent.com/event/9187391