109. 机器人遭遇数据荒？与谢晨聊：仿真与合成数据、Meta天价收购和Alexandr Wang

具身智能的发展正面临数据匮乏的瓶颈，仿真与合成数据是突破这一卡点的关键路径。光轮智能创始人谢晨指出，不同于自动驾驶拥有百年的数据积累，机器人平台缺乏大规模真实交互数据，因此必须依赖合成数据进行规模化训练。高质量的仿真不仅需要物理引擎的准确性，更需具备跨本体、物理交互及感知在环的能力。目前行业正处于类似 GPT-1 的早期阶段，通过构建 “数据金字塔”——即融合互联网数据、合成数据与少量真实数据，结合强化学习（RL）进行微调，是实现具身智能规模化落地的核心配方。随着顶尖人才的涌入与仿真技术的标准化，具身智能有望在未来一两年内迎来 Scaling Law 的突破时刻。