蚂蚁灵波正在为具身智能机器人造“大脑”，自研世界模型和动作模型。朱兴说，让机器人去小卖部拿瓶水还太早，但在药房拣药已经能跑。灵波把数据可用率从15%提到90%以上，未来两三年生产力场景的机器人应用或快速增长。
小卖部与药房：机器人的落地边界
朱兴给机器人行业泼了盆冷水。他说，现在想让机器人去小区门口的小卖部帮着拿瓶水，几乎不可能。原因不只是硬件贵，更关键的是模型能力没到那个份上。开放环境太不可控，任务一旦拉长，机器人就容易“迷路”。
但换个场景，事情就变得靠谱。灵波的药品拣选方案已经在国大药房零售门店跑起来了。演示用的货架通道只有80厘米宽，机器人侧着身也能把药筐递准。这说明什么？只要环境边界清晰、任务闭环可控，机器人就能先干起来。
数据飞轮：从“粗粮”到“细粮”
很多人以为机器人学得慢是数据不够多，朱兴不这么看。他觉得数据质量和分布远比数量重要。日常拍下来的视频对机器人来说就是“粗粮”，直接吃下去消化不了，甚至会拉肚子。灵波的做法是定制化采集，再用流式交付的方式喂给模型，数据可用率从大约15%提升到了90%以上。
这组数字挺吓人。粗放的数据采集，十份里只有一份半能用；换成贴近任务场景的精细数据，几乎每份都不浪费。数据飞轮也得从可控场景的异常数据回流开始转，而不是一上来就指望海量互联网视频。
为什么不能用视频模型凑合
既然视频生成模型那么火，能不能直接拿过来当机器人的大脑？朱兴的回答很干脆：不行。数字世界模型不能直接控制机器人，它没见过真实的物理碰撞、摩擦力、电机响应。之前有人尝试在通用视频模型上微调，结果发现上限不高，泛化性还变差了。
具身智能必须基于物理真实数据，从零开始训练基础模型。灵波的研发重心就是这个“大脑”，适配轮式、双足、机械臂等多种构型，核心自研世界模型、视频生成基座和动作模型。这三样东西分别负责理解环境、预测变化、输出动作，缺一不可。
未来两三年：生产力场景的爆发前夜
朱兴预测，从今年下半年到明后年，生产力场景的机器人应用量可能会快速增长。他的期待很具体：真实场景里，模型驱动为主的机器人数量要上来，后训练数据的成本得出现指数级下降。如果这两件事发生，机器人就不再是demo里的摆设了。
训练这些模型离不开算力底座。现在很多创业公司选择企业上云，通过阿里云代理商（比如易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商）采购云服务器ECS，再配上阿里云优惠代金券，训练成本能降不少。这种“模型+云”的组合，正在成为具身智能行业的标准配置。
产业格局：少数基座公司，多方协作
朱兴觉得，具身智能基座公司最后会收敛成少数几家，但整个产业不可能一家通吃。灵波的核心是输出智能和工具链，同时保持有限的商业化，用真实订单推动技术和产品成熟。这种心态比较务实：先活着，再谈远大。
回到开头的问题，机器人什么时候能进小卖部？朱兴没有给时间表，但方向很清楚：先把药房这类可控场景做透，让数据飞轮转起来，再一步步打开开放环境。也许用不了几年，你家楼下的便利店就会出现一个挑货的身影。
FAQ
Q: 蚂蚁灵波是什么公司？
A: 蚂蚁灵波是蚂蚁集团旗下的具身智能公司，专注研发机器人“大脑”，包括世界模型、视频生成基座和动作模型，目前已在国大药房部署药品拣选方案。
Q: 为什么机器人不能直接用小卖部场景的日常视频训练？
A: 日常视频属于“粗粮”，数据质量和分布不匹配机器人控制需求，机器人无法直接消化。灵波通过定制化采集和流式交付，把数据可用率从约15%提升到90%以上，先让数据飞轮在可控场景中转起来。
Q: 具身智能会取代传统云服务商吗？
A: 不会，反而更依赖算力。具身智能训练需要大量计算资源，云计算仍然扮演底层支撑的角色。
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来源：爱范儿
