11月24日，《科创板日报》报道，人形机器人正从实验室走向工厂量产，但手部‘最后一厘米’的精细操作仍是关键难题。业界预测，2025年至2035年人形机器人销量年均增长率可达94%，2035年市场规模将达1540亿美元。然而，灵巧手技术尚未突破，特斯拉Optimus因手部设计问题已暂时停产。灵初智能COO孟福刚指出，当前机器人手部主动自由度仅6个，远低于人类手部24个自由度，且缺乏灵敏触觉反馈系统。他认为，需积累约200万小时人类操作数据才能实现技术突破，预计明年下半年有望取得进展，但大规模应用仍需三年。

11月3日，据《商业内幕》报道，特斯拉在工程总部实验室通过人类员工训练Optimus机器人。员工需重复日常动作如举杯、擦桌等，每天持续8小时，佩戴摄像设备记录数据。马斯克称Optimus是特斯拉未来核心产品，预计年产量达百万台，可能占公司价值80%。今年6月起，特斯拉改用仅摄像机采集数据的方式，并引入AI生成提示辅助训练。员工形容工作强度堪比‘每天做有氧运动’，部分人因体力消耗大而受伤。此外，远程操作多用于投资者演示，但机器人常因任务复杂而摔倒或损坏设备。9月，特斯拉裁减数十名数据采集员，现有员工需每班次收集至少4小时合格视频素材，否则可能受罚。

11月3日，据BusinessInsider报道，特斯拉正通过数据采集团队训练Optimus机器人，采集员需重复日常动作如拿杯子、擦桌子等，每天工作8小时并收集至少4小时视频素材。目前，特斯拉放弃动作捕捉服，改用摄像头采集数据，以扩大采集规模。员工需佩戴头盔和搭载5台摄像头的背包，体力消耗大且易受伤。此前团队规模曾超100人。马斯克计划年产100万台Optimus，预计未来人形机器人业务将占特斯拉价值80%。行业普遍采用‘虚实结合’数据采集方案，真实数据效果最佳但成本高。Research Nester预测2035年数据采集系统市场规模将达39.8亿美元。此外，特斯拉正探索AI化训练方式，如自研世界模型，但仍需突破泛化能力局限。

《科创板日报》3日讯，特斯拉正通过数据采集团队训练Optimus机器人模拟人类动作。采集员在8小时轮班中，重复数百次如拿起杯子、擦拭桌子、拉开窗帘等动作，这些过程由头盔、背包及环境中的摄像头记录。这一方法旨在提升Optimus的动作自然性与实用性。(BusinessInsider)

机器人北京上学记 在北京，人形机器人正通过沉浸式实验学习诸如开冰箱、倒茶等贴近人类习惯的操作。这些训练发生在多个场景中，包括写字楼里的机械臂重复叠衣服动作，石景山的“九年一贯制”训练区和北京亦庄1:1复刻的生活与商业空间。 8月的世界机器人大会上，“具身智能数据采集地图”展示了北京亦庄正在进行的社会...

8月29日，2025百度云智大会‘AI+机器人’专题论坛在国家会议中心举行，聚焦具身智能行业发展现状。与会专家探讨规模化落地路径，指出技术路线尚未收敛、数据跨本体复用难等问题。行业共识需构建多方协作生态，百度智能云通过算力、模型和数据支持赋能产业，推动模型进化与数据统一。千寻智能验证了Scaling Law潜力，强化学习训练速度翻倍。真机数据稀缺性和仿真数据差距仍为挑战，北京人形机器人创新中心开源RoboMIND数据集，促进标准化。具身智能正从概念走向落地，维他动力等企业产品加速迭代，预计年底量产。

7月26日，在2025世界人工智能大会·人形机器人与具身智能创新发展论坛上，国家地方共建人形机器人创新中心签约首批开放基金及分训练场项目。首批基金总规模300万元，单项目资助30万-50万元，覆盖平台技术、具身智能等四大领域及17个细分方向，支持高校、科研机构和企业青年学者开展基础与前沿研究。论坛还发布了《人形机器人与具身智能数据采集合作倡议书》，推动数据标准互认、工具链共享及训练场开放。

7月26日，上海市经信委副主任汤文侃在2025世界人工智能大会论坛上表示，2024年上海汽车产业产值达7035亿元，新能源汽车推广量164.5万辆，居全球城市首位。上海已集聚9家整车企业和600余家零部件企业，拥有15万名高端人才。为建设高级别自动驾驶引领区，上海将推动500辆数据采集网约车落地运行，年内预计采集超1000万个clips，并建立自动驾驶大模型评测体系，推进端到端智能驾驶模型量产应用。(上海证券报)

标题：千寻智能解浚源：具身智能的Scaling Law已跨过起跑线丨具身先锋十人谈 正文： 作者 | 赖文昕 编辑 | 陈彩娴 不久前，北京亦庄举办的“人形机器人半程马拉松”为具身智能行业再添热度。20支参赛队伍中，仅6支完赛，完赛率30%，质疑声随之而来：具身智能是不是泡沫？ 对此，千寻智...

4月1日，DeepSeek关联公司杭州深度求索的人工智能基础技术研究专利公布，名为“一种广度数据采集的方法及其系统”。该发明旨在解决现有数据采集技术的问题，如无法获取完整链接、过量下载导致网站崩溃、低质及重复下载等。通过优先下载高质量网页、优化资源分配，该技术可提升数据质量和采集效率，同时减少网络资源消耗。专利还提出采用独立信息回灌队列，保障网页元信息库的安全与稳定。此技术适用于构建大语言模型所需的数据集，助力自然语言处理领域的发展。