鹿明機(jī)器人聯(lián)席CTO丁琰

具身領(lǐng)域里，恐怕沒人比丁琰更能感受到行業(yè)的巨震和瘋狂。

9月30日，他任職的一星機(jī)器人，因?yàn)榧麘?zhàn)略收縮，成立不到半年意外解散。時(shí)任CTO的丁琰在隨后短暫的33天里，罕見地完成了別人可能需要數(shù)年完成的人生軌跡，失業(yè)、創(chuàng)業(yè)、融資、被收編。

一直到11月2日，丁琰以聯(lián)席CTO的身份加入明星初創(chuàng)公司鹿明機(jī)器人，他帶著昔日的10余名骨干終于安定下來。他形容這段經(jīng)歷，每天的信息都在爆炸，人生幾乎以10倍速度快進(jìn)。

去年他留學(xué)歸國(guó)，意外站在具身行業(yè)最炙熱的前沿，在市場(chǎng)上大受青睞。他是最早將GPT-2模型融入機(jī)器人的研究員，博士期間發(fā)表論文有上千引用，回國(guó)后又all in UMI技術(shù)(一種數(shù)據(jù)采集技術(shù)，相比當(dāng)下的遙操作方式，采集效率提升3~5倍，成本降低近90%)，成為國(guó)內(nèi)最大的UMI玩家。時(shí)代的機(jī)遇放大個(gè)人的際遇，推著他往前跳躍。

丁琰 加入鹿明不久，UMI技術(shù)因?yàn)槊绹?guó)具身公司Genralist、Sunday Robotics火爆，在國(guó)內(nèi)也意外走紅。

丁琰再次被推到時(shí)代前列。市場(chǎng)放量增長(zhǎng)，鹿明機(jī)器人的UMI數(shù)據(jù)采集工廠也在同步擴(kuò)增。同時(shí)，鹿明機(jī)器人也剛完成來自鼎暉投資、南京創(chuàng)投等多家機(jī)構(gòu)的數(shù)億融資，這也預(yù)示著已經(jīng)發(fā)布四款機(jī)器人產(chǎn)品的鹿明機(jī)器人，從數(shù)據(jù)入口、模型到本體實(shí)現(xiàn)全棧自研，真正步入具身賽道的曠野。

在這次訪談中，丁琰不僅首次分享了離開一星加入鹿明這一階段的瘋狂和割裂，也系統(tǒng)性復(fù)盤了UMI數(shù)據(jù)采集與模型訓(xùn)練中不斷精進(jìn)的認(rèn)知。

今年具身智能融資超過500億，僅11月公開宣布的融資案例就超過35起，臨近年末，具身行業(yè)依然表現(xiàn)出火熱的勁頭。丁琰說，第二梯隊(duì)公司也成長(zhǎng)起來了，“FOMO”(擔(dān)心錯(cuò)過)的投資機(jī)構(gòu)在加速上車。

以下是《白鯨實(shí)驗(yàn)室》和他的對(duì)話，為了文本閱讀方便，我們做了精簡(jiǎn)處理。

01

以10倍加速的33天

白鯨實(shí)驗(yàn)室：最近多家具身智能公司，包括鹿明機(jī)器人在內(nèi)，紛紛宣布獲得數(shù)億融資，在當(dāng)前商業(yè)落地仍不明確時(shí)，行業(yè)還在加速？

丁琰：我個(gè)人感受是，從資本以及帶動(dòng)人才的涌入來看，確實(shí)是一個(gè)加速過程。

現(xiàn)在具身智能行業(yè)梯隊(duì)已經(jīng)分明，第一梯隊(duì)公司估值動(dòng)輒上百億，對(duì)投資人而言價(jià)格太貴了，而且普遍營(yíng)收低迷，能不能上市、 帶來回報(bào)，充滿不確定性。第二梯隊(duì)公司也成長(zhǎng)起來了，還未入局的投資人有一種普遍的憂慮——擔(dān)心錯(cuò)過上車的機(jī)會(huì)，所以會(huì)涌入第二梯隊(duì)里有潛力的公司。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你的經(jīng)歷非常有意思，去年博士畢業(yè)后去上海AI Lab，一家實(shí)驗(yàn)室，今年先后去了吉利的一星機(jī)器人（由于吉利戰(zhàn)略收縮，成立半年自動(dòng)解散），目前在鹿明機(jī)器人公司擔(dān)任聯(lián)席CTO，經(jīng)歷身份的巨變，有沒有更加堅(jiān)定的信仰？

丁琰：這個(gè)問題挺好的，我的經(jīng)歷確實(shí)挺壓縮的，在極短時(shí)間里，瘋狂地經(jīng)歷各種起伏。我就職的這幾家風(fēng)格也完全不同，上海AI Lab屬于國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)室，更多偏向?qū)W術(shù)研究，可能只有20%偏向工業(yè)。一星機(jī)器人屬于大公司（吉利）孵化的一個(gè)，有自己的場(chǎng)景和業(yè)務(wù)線，只需要服務(wù)好自有的業(yè)務(wù)線，而鹿明屬于明星初創(chuàng)公司，商業(yè)化落地和技術(shù)研究一樣都很重要。

過去幾年，我見證了具身智能從少有人問津到火熱的過程，越來越意識(shí)到具身智能絕對(duì)是未來，唯一的問題是商業(yè)化落地，這相當(dāng)于是一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。這么多玩家入局，想要生存，必須把所有戰(zhàn)略資源、研究重點(diǎn)集中起來，準(zhǔn)備好在未來6-8年打一場(chǎng)硬仗。這也是行業(yè)重塑的過程。

這一點(diǎn)我非常堅(jiān)定，在上海AI Lab或者一星時(shí)，可能都沒那么堅(jiān)定。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：為什么？

丁琰：可能因?yàn)槁姑麟x這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)的核心地帶更近。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：一星不近嗎？

丁琰：一星相當(dāng)于大公司的后花園，有一個(gè)大家長(zhǎng)把你保護(hù)起來，離前線還是稍微遠(yuǎn)一些。而鹿明這樣的初創(chuàng)公司，離炮火更近，可以近距離看到戰(zhàn)爭(zhēng)的全貌。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：離得更近，不會(huì)覺得商業(yè)化更難，現(xiàn)實(shí)更骨感嗎？

丁琰：換家公司我可能都會(huì)很擔(dān)心。有些公司瘋狂融錢，只畫餅，在商業(yè)化上沒有任何落地，沒有閉環(huán)，會(huì)讓人覺得害怕。而鹿明屬于另一種，一直在做商業(yè)閉環(huán)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：有沒有逐漸祛魅的想法？

丁琰：基本上沒有。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：今年10月一星解散，到11月初加入鹿明，時(shí)間很短，很多人向你投來橄欖枝。

丁琰：我從美國(guó)留學(xué)歸國(guó)后，對(duì)時(shí)間確實(shí)有非常明顯的體感差異。我在美國(guó)讀了五年博士，感覺時(shí)間過得很漫長(zhǎng)，回國(guó)后，每天感覺都是加速狀態(tài)。在上海AI Lab，可以看作2倍在加速，在一星相當(dāng)于3到5倍在加速。離開一星后的過渡期，我覺得是10倍加速，手機(jī)上的信息非常爆炸，每天都逼著你做決定。

從9月30號(hào)知道一星解散的消息，到11月2號(hào)加入鹿明。這期間，我們還籌備了一家公司，做各種路演，都融到資了，有一家投資公司已經(jīng)給TS（投資意向書），還有兩家準(zhǔn)備投。其中一家準(zhǔn)備打錢的前一天，我決定不干了，還去一家企業(yè)待了三天，發(fā)現(xiàn)不對(duì)勁，后來選定了鹿明。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你說當(dāng)時(shí)手機(jī)都爆掉了，有多少家具身智能公司邀約你？

丁琰：沒有30家，也得有20來家，工作機(jī)會(huì)非常多。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：怎么就確定是鹿明了呢？

丁琰：鹿明的CEO是創(chuàng)業(yè)者行列里最懂技術(shù)的那一批，同時(shí)也懂商業(yè)，這是一個(gè)非常少見的組合。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：具身智能行業(yè)里的創(chuàng)業(yè)者，純技術(shù)出身的還挺多。

丁琰：不太一樣。具身智能行業(yè)里純技術(shù)出身的創(chuàng)業(yè)者，有些是做大模型出身的，有些是做自動(dòng)駕駛出身的，我更偏向于選擇機(jī)器人出身的團(tuán)隊(duì)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：會(huì)有什么不同嗎？市場(chǎng)上有不少聲音認(rèn)為，自動(dòng)駕駛技術(shù)離具身智能很近。

丁琰：我從來不覺得這兩者貼近，反而認(rèn)為區(qū)別非常大。舉個(gè)例子，做自動(dòng)駕駛的人，是不需要考慮車是怎么造的，硬件已經(jīng)很成熟了。而具身智能需要去造機(jī)器人，還有不同形態(tài)的機(jī)器人，算法和數(shù)據(jù)都沒有完全實(shí)現(xiàn)跨本體遷移。

比如數(shù)據(jù)，作為預(yù)訓(xùn)練是可以用的，但是在精細(xì)化操作時(shí)，完全不能使用。如果可以使用，UMI技術(shù)也不會(huì)這么熱鬧了。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你經(jīng)歷的大起大落，似乎是中國(guó)具身智能行業(yè)今年火熱的一個(gè)縮影，很有代表性。當(dāng)時(shí)為什么沒有自己創(chuàng)業(yè)？

丁琰：創(chuàng)業(yè)對(duì)于創(chuàng)始人的心力要求很高，說實(shí)話，我覺得自己hold不住。這里面最大的問題是人的管理。鹿明的團(tuán)隊(duì)有很強(qiáng)的資源整合能力，原有的硬件業(yè)務(wù)和我們數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)也很互補(bǔ)。

02

UMI技術(shù)不只是數(shù)采，而是類似基建的系統(tǒng)

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你從加入上海AI Lab，到現(xiàn)在一直研究UMI技術(shù)，有沒有始料未及的問題？

丁琰：其實(shí)沒有什么始料未及的問題，我很堅(jiān)信自己的技術(shù)直覺。

我在上海AI Lab還是挺幸運(yùn)的，當(dāng)時(shí)只是一位研究員，實(shí)驗(yàn)室leader對(duì)我們很寬容，允許我們all in 一個(gè)當(dāng)時(shí)還不明確的方向。其實(shí)最大的難題是如何說服其他12位PHD（博士）和碩士一起做UMI技術(shù)研究，這是非常難的，一旦出現(xiàn)一點(diǎn)問題，這事就黃了。事后回顧，如果重新來一遍，能不能成功我都沒有把握。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你是如何說服他們的？

丁琰：我一直覺得UMI不單單是一個(gè)數(shù)采技術(shù)，而是一套體系，有點(diǎn)像基建。在這個(gè)基礎(chǔ)上，你可以起萬丈高樓。我當(dāng)時(shí)就這樣告訴大家，很多人也是有這個(gè)信仰的，也一直在研究這個(gè)領(lǐng)域。

我當(dāng)時(shí)寫過這樣一句話，硬件、數(shù)據(jù)、算法和系統(tǒng)是很難分開的。我們不僅要實(shí)現(xiàn)硬件的自給自足，算法也要根據(jù)硬件和數(shù)據(jù)特征開發(fā)，系統(tǒng)適配前三者，讓這四塊形成內(nèi)循環(huán)，大力氣搞infra，才能走得更穩(wěn)健。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：國(guó)內(nèi)今年多地流行建數(shù)據(jù)采集工廠，為什么普遍都采用遙操作的方式，而不是UMI技術(shù)？

丁琰：數(shù)采廠可以消耗掉一大批機(jī)器人本體，相當(dāng)于幫助具身智能公司賣機(jī)器人設(shè)備了。如果站在數(shù)據(jù)的通用和資產(chǎn)化的第一性原理來看，UMI數(shù)據(jù)是最正確的選擇。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：一個(gè)百萬級(jí)的數(shù)采廠需要多少機(jī)器人？

丁琰：百萬級(jí)都不行，得千萬級(jí)。我覺得數(shù)采廠，至少7成的錢都花在硬件上。數(shù)采廠普遍管理成本很高，尤其對(duì)數(shù)采員的管理，因?yàn)檫@個(gè)工作非?？菰?，重復(fù)性勞動(dòng)，通常又是外包，大家并不會(huì)很用心，導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量不會(huì)很高。

比如一個(gè)關(guān)門的動(dòng)作，常規(guī)情況需要機(jī)器人的爪子拿著門把手一推，但實(shí)際上采到的數(shù)據(jù)里，可能一些數(shù)采員直接用手推開的，軌跡數(shù)據(jù)完全不能用。后續(xù)數(shù)據(jù)清洗時(shí)，工作量會(huì)很大，合格率估計(jì)很低。

鹿明在數(shù)據(jù)質(zhì)量管控方面采取了極為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)新性地構(gòu)建了六道數(shù)據(jù)檢測(cè)與校驗(yàn)流程，從采集、處理到交付進(jìn)行全鏈路質(zhì)量把控，最大程度保障交付給用戶的數(shù)據(jù)具備高一致性與高可信度，能夠穩(wěn)定支撐模型訓(xùn)練與性能提升。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：國(guó)內(nèi)流行的數(shù)采方式是遙操作，和你們的UMI技術(shù)的主要區(qū)別是什么？

丁琰：完全是兩個(gè)流派。遙操作是人實(shí)時(shí)控制機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)，要依賴機(jī)器人本體采集數(shù)據(jù)，而UMI不依賴機(jī)器人硬件或本體，通過獨(dú)立的采集設(shè)備，如手持裝置、頭戴裝備等，記錄人類的操作過程，這可以遷移到不同的機(jī)器人身上。

如果不考慮效率、成本和硬件適配，遙操作機(jī)器人采集的數(shù)據(jù)信息量比較多，模型好訓(xùn)，不需要處理。而UMI技術(shù)采集的數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢(shì)是效率高、成本低和異構(gòu)本體適配，不過對(duì)數(shù)據(jù)后處理要求很高，這正是行業(yè)的門檻。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：最近比較火的兩家美國(guó)具身智能公司Generalist、Sunday Robotics，采用的也是UMI技術(shù)，會(huì)影響國(guó)內(nèi)數(shù)采方式嗎？

丁琰：已經(jīng)影響了，至少觀點(diǎn)刷新了一波，我相信這就是未來，國(guó)內(nèi)公司的數(shù)采也一定會(huì)follow這一路線。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：如果follow的話，是不是意味著早期建的數(shù)采工廠是一種資源的浪費(fèi)？

丁琰：對(duì)，但是UMI是一場(chǎng)革命，它必然發(fā)生。目前國(guó)內(nèi)全棧跑完UMI整套流程，擁有商用數(shù)采設(shè)備、數(shù)據(jù)處理、數(shù)采工廠和模型驗(yàn)證的，只有鹿明機(jī)器人一家。目前市場(chǎng)對(duì)鹿明FastUMI的數(shù)采方案需求量非常大，我相信FastUMI會(huì)成為未來數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)，會(huì)替代一大部分早期的數(shù)采工廠方案。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：綜合考慮來看，這兩種數(shù)據(jù)采集方式是互補(bǔ)的？

丁琰：我的理解，完全不是互補(bǔ)，而是互為取代。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你在一星時(shí)，包括現(xiàn)在的鹿明，也有自己的數(shù)采工廠，UMI技術(shù)獲得數(shù)據(jù)還對(duì)外出售，商業(yè)模式上算跑出來了嗎？

丁琰：苗頭已經(jīng)很明顯，目前勢(shì)頭很好。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：難點(diǎn)是什么？

丁琰：整個(gè)商業(yè)模式現(xiàn)在處于大混戰(zhàn)中。每家具身智能公司都覺得數(shù)據(jù)是彈藥倉(cāng)庫(kù)，都要自己建，哪怕利潤(rùn)很低。可能過一段時(shí)間，形勢(shì)會(huì)更明朗。大家會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)采廠特別難搞。投入和產(chǎn)出也不成正比，如果管理不當(dāng)，或者技術(shù)不夠優(yōu)秀，實(shí)際上是虧錢的狀態(tài)。

這個(gè)時(shí)候，三方的數(shù)據(jù)服務(wù)商的價(jià)值就會(huì)凸顯，這也是鹿明正在快速深挖的領(lǐng)域。我們已經(jīng)算是這個(gè)市場(chǎng)里做UMI數(shù)據(jù)的Top1選手。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你們現(xiàn)在收入情況如何？

丁琰：具體數(shù)字暫時(shí)不好說，不過我們有真金白銀進(jìn)賬，整體還是不錯(cuò)的，國(guó)內(nèi)外的具身公司基本上都有找我們采買過設(shè)備和數(shù)據(jù)，目前數(shù)據(jù)采集與交付能力已接近滿載。

03

黎明前夜

白鯨實(shí)驗(yàn)室：模型適用scaling law法則（數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練的模型性能越好），現(xiàn)在的數(shù)據(jù)集對(duì)模型而言處于什么狀態(tài)？

丁琰：還是一個(gè)黎明前夜，大家都知道scaling law，但數(shù)據(jù)規(guī)模還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：現(xiàn)在訓(xùn)練一個(gè)模型，能吃透的數(shù)據(jù)集是多少？

丁琰：不好判斷。但我們自己比較堅(jiān)持FastUMI路線，提供最高質(zhì)量的UMI數(shù)據(jù)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你們是如何突破數(shù)據(jù)采集規(guī)模的？

丁琰：建數(shù)采廠，增加產(chǎn)能，也只有這一條路。對(duì)初創(chuàng)公司而言，需要很大的決心。剛開始我們計(jì)劃建一兩個(gè)數(shù)采廠，沒想到UMI的需求這么大。現(xiàn)在預(yù)期加大，準(zhǔn)備增建兩三個(gè)，一步步往前推。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：建數(shù)采廠的成本不大嗎？

丁琰：和傳統(tǒng)遙操作數(shù)采廠相比，投入的成本會(huì)便宜很多，不需要買機(jī)器人，就會(huì)節(jié)省很多成本。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：能便宜多少？

丁琰：具體數(shù)字暫不透露，但價(jià)值不僅在于便宜，而在于跨本體適配，才能形成真正的數(shù)據(jù)市場(chǎng)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：行業(yè)里有人說過，如果現(xiàn)在一個(gè)剛剛起步的具身玩家，一比一復(fù)刻Generalist的數(shù)采方式和規(guī)模，大概需要至少要超過半年甚至一年的時(shí)間，不包括數(shù)據(jù)基建的過程。

丁琰：那太樂觀了?？赡馨肽?、一年都完全達(dá)不到。舉個(gè)例子，光造抓夾硬件，可能需要四到六個(gè)月。采集27萬小時(shí)需要多久呢？至少也需要1000人，馬不停蹄的采集大半年，甚至小一年才能達(dá)到。

怎么可能半年就復(fù)制出Generalist的規(guī)模？除了像我們團(tuán)隊(duì)這樣有硬件、軟件基礎(chǔ)，又有資源整合能力的，我覺得中國(guó)其他團(tuán)隊(duì)，在一年內(nèi)是不可能有人復(fù)制出這種規(guī)模。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：Generalist現(xiàn)在以每周1萬小時(shí)的速度增長(zhǎng)，鹿明是在過去一個(gè)月時(shí)間里，積累了1萬小時(shí)真機(jī)數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)長(zhǎng)和美國(guó)Generalist相比，是什么水平？

丁琰：我們剛剛起步，但我們未來一定比他們快，要相信我們的組織能力和調(diào)動(dòng)資源的能力。

04

低估機(jī)器人的復(fù)雜性

白鯨實(shí)驗(yàn)室：今年大家討論的概念太多了，像VLA是今年Figure帶火的，你覺得為什么它就成了主流？

丁琰：VLA一直是比較熱的話題。以前沒有大語(yǔ)言模型，更多是一個(gè)視頻輸入、動(dòng)作輸出。大語(yǔ)言模型火了后，加入進(jìn)來，是很自然的過程。語(yǔ)言模態(tài)加入，參數(shù)量變多，模型能記住更多動(dòng)作，也能更好地完成任務(wù)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你曾說VLA還處于非常早期階段，目前它只能解決機(jī)器人不到10%的問題，它不擅長(zhǎng)解決的是什么任務(wù)？擅長(zhǎng)的是什么任務(wù)？

丁琰：這個(gè)問題非常有意思。首先機(jī)器人有不同的派別，以前的傳統(tǒng)機(jī)器人，通過加一堆特定規(guī)則，把專項(xiàng)任務(wù)能解決得非常漂亮，效率高、成功率高，問題在于沒法泛化。VLA這種范式，相當(dāng)于用通用的方式，只需要把不同任務(wù)的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去，就可以做得很漂亮。

這似乎是一種趨勢(shì)，目標(biāo)很美好，現(xiàn)實(shí)是輸入的數(shù)據(jù)完全不夠用，導(dǎo)致輸出成功率可能只有百分之三四十，完全達(dá)不到傳統(tǒng)機(jī)器人99%的目標(biāo)。甚至還得花好多精力微調(diào)，一旦環(huán)境有一點(diǎn)變化，成功率又下降。解決問題的效率也跟不上，整個(gè)解決方案也不怎么順滑優(yōu)美。

VLA肯定是未來，但還有很長(zhǎng)的路，現(xiàn)在許多任務(wù)它都解決不了。像顛勺做菜這類看起來簡(jiǎn)單的任務(wù)，即使是世界上最牛的VLA模型成功率也不會(huì)很高。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：VLA的問題是因?yàn)閿?shù)據(jù)規(guī)模太小，影響它的泛化能力嗎？

丁琰：一方面是數(shù)據(jù)的問題，目前真機(jī)數(shù)據(jù)規(guī)模太小。

另一方面也是模型架構(gòu)問題，現(xiàn)在有一種趨勢(shì)，總覺得一個(gè)模型能解決機(jī)器人的所有問題，這低估了問題的復(fù)雜性。比如躲避障礙物，效率，遇到一些日常意外怎么解決，模型實(shí)際落地中會(huì)冒出很多問題。如果腦子里只有一個(gè)VLA或者其他什么模型，我覺得這是有問題的。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：關(guān)于VLA和世界模型的定義分歧很多。有人覺得世界模型是方向，還有人覺得VLA才是核心，世界模型只是VLA的虛擬環(huán)境，通過世界模型生成的虛擬數(shù)據(jù)，可以反過來提升模型的效率性能。你怎么看？

丁琰：VLA是一個(gè)很寬泛的定義,只要有一個(gè)vison和language輸入，然后生成一個(gè)動(dòng)作行為，我認(rèn)為就是VLA。另外，部分VLA模型中間某個(gè)模塊依靠一個(gè)世界模型來完成，如果按照這種定義的話，我覺得VLA是包含世界模型的。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：模型訓(xùn)練時(shí)，吃透數(shù)據(jù)是不是一個(gè)難題。

丁琰：需要很多耐心和試驗(yàn)，我總覺得機(jī)器人是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性工程。你得瘋狂的去做試驗(yàn)、試錯(cuò)，才能得到一些insight和know-how（這兩個(gè)英文單詞都強(qiáng)調(diào)，真正下場(chǎng)踩過坑，才能獲得的經(jīng)驗(yàn)）。怎么吃數(shù)據(jù)其實(shí)也是在不斷試錯(cuò)中調(diào)整的。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：這個(gè)吃透數(shù)據(jù)過程進(jìn)展到什么程度了？

丁琰：不斷去探索數(shù)據(jù)的邊界。我們覺得數(shù)據(jù)就像寶藏，現(xiàn)在探索的可能才十分之一。什么樣的數(shù)據(jù)算好，什么樣的不好，為什么不好，怎么采好數(shù)據(jù)，這數(shù)據(jù)需要多少模態(tài)，每個(gè)模態(tài)之間怎么影響，這都是非常大的問題，但對(duì)完成任務(wù)是很有價(jià)值的。這些我們一直在探索，也需要很長(zhǎng)的時(shí)間。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：目前你們能看到數(shù)據(jù)的局部邊界嗎？

丁琰：沒有，我們自己反正沒找到，我覺得這個(gè)邊界還挺遠(yuǎn)的，我們才探索了一部分。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你怎么看仿真數(shù)據(jù)和真機(jī)數(shù)據(jù)？

丁琰：我覺得這是不同的流派。我不是很相信仿真，甚至覺得兩者的差距有點(diǎn)大。但是仿真肯定是有用的，只是說這個(gè)用處多大，我沒有探索，也不好評(píng)價(jià)它的邊界。

我一直有個(gè)比方，如果你想把真機(jī)數(shù)據(jù)跟仿真數(shù)據(jù)混在一起，有點(diǎn)像做菜，把一個(gè)冬瓜跟苦瓜混在一起，能不能做好，是可以的。絕對(duì)比單獨(dú)做一個(gè)冬瓜或一個(gè)苦瓜要難的，多少比例，什么時(shí)候加入什么樣的數(shù)據(jù)，這個(gè)工作量會(huì)很大。

人的精力和資源都是有限的，我只能all in到一條線上去，不能再分散精力去探索仿真數(shù)據(jù)的邊界。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你們目前模型的訓(xùn)練，百分之百都是真機(jī)數(shù)據(jù)嗎？

丁琰：對(duì)，百分之百都是真機(jī)數(shù)據(jù)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：最近有一家具身智能公司極佳世界，剛發(fā)布了一個(gè)具身的世界模型，其中仿真數(shù)據(jù)占比達(dá)到了90%，在具體的泛化維度上實(shí)現(xiàn)了三倍的性能提升。

丁琰：它們屬于另一個(gè)流派，對(duì)算力的要求很高，這兩個(gè)流派的隔閡很大，我無法評(píng)價(jià)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：業(yè)內(nèi)也在探索真機(jī)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)的比例，比如9:1，你會(huì)擔(dān)心多種數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，會(huì)在模型訓(xùn)練時(shí)取得更好效果嗎？

丁琰：不會(huì)擔(dān)心，目前來看，數(shù)據(jù)問題的邊界還遠(yuǎn)沒有探索出來，不好評(píng)價(jià)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：像中國(guó)的這些數(shù)采廠，消耗不了的數(shù)據(jù)，完全可以出海？

丁琰：對(duì)，很多人都在做了。

05

具身行業(yè)也需要像OpenAI一樣的領(lǐng)頭羊

白鯨實(shí)驗(yàn)室：最近你在認(rèn)知上最大的變化是什么？

丁琰：我覺得可能是我不只考慮技術(shù)了，在商業(yè)化上更成熟，我們CEO的商業(yè)思維非常好，對(duì)我影響很大。設(shè)計(jì)一款產(chǎn)品時(shí)，有些因素我沒考慮到，他就會(huì)從商業(yè)化，或者供應(yīng)鏈的角度上提供分析。比如數(shù)采廠，我們一下擴(kuò)增3個(gè)，我擔(dān)心吃不下，他會(huì)給出具體的分析，說3個(gè)剛剛好，目前來看他的判斷是很準(zhǔn)確的。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你來鹿明后，會(huì)做一些技術(shù)上的折中和妥協(xié)嗎？

丁琰：折中是有的。具體怎么折中的話，比如說對(duì)資源的利用，人員的配比上，更偏向一些懂商業(yè)的人，而不是一個(gè)純技術(shù)公司引導(dǎo)的模式。

我覺得不能叫妥協(xié)，妥協(xié)的隱含意好像心有不甘。經(jīng)歷過一星的事情后，我的想法變了很多，讓大家活下來更重要，不能一味滿足技術(shù)追求，這是很不負(fù)責(zé)的表現(xiàn)。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你覺得一星在商業(yè)或者技術(shù)上有沒有激進(jìn)的地方？

丁琰：一星倒不是激進(jìn)，這種判斷對(duì)一星很不公平。一星已經(jīng)非常自由，也沒有對(duì)不起人，這個(gè)事兒（解散）不是一星能決定的，是吉利集團(tuán)決定的。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：大家可能沒有批判一星，而是批判吉利。

丁琰：商業(yè)是很復(fù)雜的一個(gè)行為。人需要妥協(xié)，需要考慮更全局的東西，不能太自我，這在商業(yè)世界里是忌諱。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：你之前有提到在一星未做完的事情，要在鹿明繼續(xù)做，這個(gè)指什么？

丁琰：其實(shí)就是把整個(gè)FastUMI系統(tǒng)搭建好，這個(gè)思路一直沒有變。我的目標(biāo)就是希望一年之內(nèi)能運(yùn)轉(zhuǎn)起來，形成閉環(huán)，如果能完成，就已經(jīng)很牛了。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：Generalist的目標(biāo)很明確，就是要做什么事情都能做的機(jī)器人，鹿明呢？

丁琰：我們要先做成具身領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，把數(shù)據(jù)平臺(tái)和硬件平臺(tái)構(gòu)建好。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：目前鹿明內(nèi)部最可能率先閉環(huán)的是UMI系統(tǒng)，是不是？

丁琰：UMI系統(tǒng)的確閉環(huán)挺快的，現(xiàn)在已經(jīng)看到閉環(huán)的苗頭了。（笑）

白鯨實(shí)驗(yàn)室：現(xiàn)在機(jī)器人的基座模型還沒有達(dá)到GPT3的水平。GPT從2.0到3.5版本，參數(shù)量有上百倍的增長(zhǎng)，反觀具身智能賽道，從數(shù)據(jù)上看還沒有形成這么大規(guī)模吧？

丁琰：是這樣的，具身世界也需要一個(gè)領(lǐng)頭羊，這個(gè)領(lǐng)頭羊是誰我不知道，可能是Generalist。他確實(shí)證明了某種成功。但是問題在于，他選擇的路線很獨(dú)特，沒有像OpenAI產(chǎn)生很大的價(jià)值，可以重塑一個(gè)商業(yè)模式，通過付費(fèi)形成收入閉環(huán)。

Generalist的價(jià)值閉環(huán)目前沒找到，現(xiàn)在只是發(fā)布一個(gè)會(huì)疊樂高、疊衣服的demo，這種場(chǎng)景的商業(yè)化落地在哪里？大家怎么跟，投入多少，我覺得都會(huì)影響從GPT2到GPT3的進(jìn)展。比如說像宇樹、智元等行業(yè)第一梯隊(duì)的具身公司都跟進(jìn)嘗試的話，是不是GPT3才會(huì)來？

白鯨實(shí)驗(yàn)室：有一位行業(yè)人，把今年的具身智能比作2015年的自動(dòng)駕駛。

丁琰：我覺得這種比較沒意義，這完全是兩個(gè)賽道。自動(dòng)駕駛可以一家獨(dú)大的，只需要在車?yán)锩娲钶d個(gè)系統(tǒng)，最后牌桌上剩幾個(gè)玩家。但是機(jī)器人最后不可能只剩下三個(gè)玩家。機(jī)器人市場(chǎng)很分散，因?yàn)閳?chǎng)景太多了，至少相當(dāng)一段時(shí)間，不可能一家公司的模型把所有的場(chǎng)景全吃掉。

白鯨實(shí)驗(yàn)室：我之前有看到一位具身智能行業(yè)里的人，說大廠的成本很抽象，買幾千張顯卡審批很容易，但是采購(gòu)上百臺(tái)這個(gè)機(jī)器人卻很難，對(duì)現(xiàn)在剛畢業(yè)的具身行業(yè)的年輕人，你會(huì)建議他們先去大廠還是初創(chuàng)公司？

丁琰：這個(gè)事兒其實(shí)也挺難說，因人而異吧。在創(chuàng)業(yè)公司，有一種共同做事業(yè)的感覺。在大廠就有點(diǎn)像領(lǐng)工資那種狀態(tài)，沒有自由，但更穩(wěn)定一些。就是看你想要以什么樣的心態(tài)去做事。

大廠的戰(zhàn)略目標(biāo)，可能會(huì)更加細(xì)致具體，對(duì)于下面的員工而言就是要堅(jiān)決執(zhí)行。初創(chuàng)公司可能有一點(diǎn)好處，它的打法和戰(zhàn)略調(diào)整非?？?，每個(gè)人做的事情也更有靈活性。

撰寫｜劉培

編輯｜八尺

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