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AI 催生了许多新产业，今天分享的就是其中之一。今年5月，一名来自 WIRED 的记者做了一个有点奇怪的兼职。他把 iPhone 固定在头上，确保镜头能拍到自己的两只手，然后开始录自己：不是为了拍短视频。
近期，字节跳动大模型核心部门Seed完成新一轮组织调整，调整核心集中在Seed Foundation Model（Seed基础模型）板块，新设四个一级部门，重构了预训练数据、强化学习与后训练的组织链路。
8月18日，五一视界（51WORLD）“物理AI宏伟蓝图2030”发布会正式召开。
一批纸质书被买下，送进仓库。
机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。
随着Agent走向真实工作，后训练和数据正在成为提升智能的关键。
当下计算机视觉长期陷入“一任务一专用模型”内卷： 做深度估计要用DepthAnything，分割依赖SAM，人体姿态单独训练Sapiens，几何重建还得搭VGGT，各类网络骨干、解码器、损失函数完全割裂，研发与部署成本居高不下。
对于具身智能行业而言，这不仅意味着一条数据处理产线效率的提升，更体现出机器人数据正在从「人工加工」走向「工业化生产」。
在模型层之外，2026 年上半年在硅谷增长最快的赛道之一是数据：Mercor 的 run rate 从去年下半年的 5 亿美元涨到今年年中的 20 亿美元；Handshake 转型 human data 后，run rate 在年初三个月内从 5.5 亿美元冲到 10 亿美元；RL 环境公司 Fleet 则在半年内从百万美元级别做到 6000 万美元 run rate，
多模态基础模型可以通过互联网规模的图像与语言学习「看」和「说」，但具身智能没有同样的捷径。机器人必须进一步理解物理状态与动力学，判断动作如何改变环境，并在真实世界中执行连续行为；这要求训练数据同时连接观察、状态、动作与物理后果。