事件背景
深圳具身公司戴盟機器人近日獲得汇川、中国电信的億元 A 輪融資。新聞的關鍵不在融資額，而在融資聲明中的一句話：「打造超大規模含物理交互信息數據集，加速物理世界模型研發、並驅動真實物理場景下的數據飛輪與商業閉環。」
這句話揭示了具身智能競爭的真實戰場——不是誰的機械臂轉速更快，而是誰能把物理世界的複雜性「餵進」AI 模型。
為什麼觸覺資料成為瓶頸
過去十年，計算機視覺（CV）通過互聯網海量圖像實現了突破：ImageNet 有 1400 萬張標註圖片，COCO 有 330 萬張帶標籤照片。但物理交互資料完全不同：
- **獲取成本高**：需要真實機器人在現場採集，不能靠爬蟲
- **標註困難**：一次抓取物體的力學資訊（3D 力、扭力、接觸點）無法自動標註
- **場景多樣性**：同一個「抓筷子」的動作，材質、濕度、老化程度都會改變觸覺反饋
- **硬體差異大**：不同品牌的觸覺感測器輸出格式差異巨大
結果是：2023 年時、全球公開的機器人操作資料集總共不超過 10 萬條軌跡，而最先進的視覺模型已經用 10 億級別的圖片訓練了。
「具身」是為什麼必要
有個細節很容易被忽視：為什麼不能用模擬器（simulator）生成無限的訓練資料？
Google DeepMind 在 2023 年的研究發現，在完美物理模擬器中訓練的機器人政策，遷移到真實機器人時會失效——這叫「仿真-真實落差」（sim-to-real gap）。關鍵原因是：模擬器無法準確建模材料非線性、傳感器雜訊、摩擦力的微觀波動。
換句話說，數學上「更優」的模型對物理世界的預測能力反而更差。機器只有在真實環境中試錯，才能學到那些被模擬器忽略但真實存在的交互規律。
這就是為什麼戴盟要投資「採集高質量物理交互數據」——他們在宣布一個賭注：未來 3-5 年，具身智能的競爭力排序會變成
1. 誰有最多高質量機器人操作軌跡 → 能訓練最魯棒的世界模型 2. 誰能最快將模型部署回真實機器人 → 產生更多新資料 3. 誰能實現商業閉環（機器在真實場景賺錢 → 數據回流 → 模型改進 → 機器效率上升 → 賺更多錢）
為什麼是「視觸覺傳感器」
新聞提到戴盟的「視觸覺傳感器出貨量行業第一」。這不是一個硬體驕傲，而是數據競爭力的代理指標：
- 每賣出一個傳感器，就多了一台機器在外面採集標準化的觸覺資料
- 標準化意味著所有機器的觸覺資訊能統一處理、清洗、用於訓練
- 這比 Boston Dynamics 的專有機器人對戴盟來說更有價值——後者每台機器都是孤島，資料無法共享
這是個微妙的反轉：硬體公司通常掙扎於邊際毛利，但戴盟把傳感器當作「數據蒐集網絡」——每台機器都是一個數據節點，回傳觸覺資訊到中央訓練池。
數據飛輪的臨界點
為什麼現在融資？為什麼要「超大規模」數據集？
機器學習有個已知現象：在達到某個臨界資料量之前，投入再多計算也很難看到突破。語言模型領域的臨界點大約在 10 億 token；視覺模型大約在 3 億圖片；而機器人操作的臨界點還沒被確定，但業界共識大約在「百萬級軌跡」。
戴盟宣稱要打造「超大規模」數據集、獲得汇川和电信的投資——這表示他們在賭：
1. 電信 → 網路基礎設施：機器人的資料傳輸、遠端操控需要極低延遲 2. 汇川 → 工業客戶網絡：機器人要部署在真實工廠，而汇川已有工業自動化客戶基礎
換句話說，他們不是在做一個孤立的 AI 公司，而是在建造一個——機器人分散在數千個工廠，所有觸覺資訊彙聚回來、訓練中央模型、再分發最新政策給所有機器。