专题：2026 Inclusion·外滩大会
2026 Inclusion·外滩大会于2026年9月9日至12日在上海黄浦世博园区举行，本届大会以“共创AI新经济 ”为主题。
自变量机器人创始人兼首席执行官王潜表示 ，一直有一个观点 ，智能本体存在于数据之中 。
他指出，模型一部分能力来自评估环节；模型本身 ，训练阶段是蒸馏器 ，部署阶段则是容器 。想要打造前沿 AI 系统，模型本身的权重占比已经很小。
近年语言模型版本迭代带来的提升 ，一部分来自模型规模扩大 ，但更多源于质量持续变好的数据 。 做语言模型时，我们绝大多数时间都投入在数据生产、筛选 、验证 、标注上，正是数据层面的工作 ，推动 AI 系统效果持续进步 。
我们能看到 ，代码能力最先被攻克，就是因为代码数据最容易生成、最容易验证；随后是数学；现在延伸到 3D 、视频生成。3D 和视频生成虽然验证难度更高 ，但相对便于标注 ，行业基本沿着这个顺序推进 。
问题随之而来：如果 OpenAI 或者 Anthropic 要做具身智能，它是否也需要和我们一样的数据底座 、验证基础设施 ，需要在现实世界采集数据、搭建仿真器 、构建世界模型 ，还需要在真实环境做评估 、对接硬件？如果这些环节一个都绕不开，那在我看来 ，它本质上也只是另一家具身智能公司 。 基础模型的优势 ，并不能降低这些工程难题的难度。
反而，深耕具身智能赛道的企业会具备实质优势 ，智能能力的天花板、迭代速度不会因为对方拥有基础大模型就获得显著提升。
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