火山引擎具身智能闭门研讨会：大模型驱动具身智能产业新未来

　　近日，由火山引擎主办、NVIDIA作为特别合作方的具身智能行业闭门研讨会在上海成功举行。本次研讨会以"创变·智启具身"为主题，聚焦大模型驱动下的具身智能产业发展新机遇，吸引了来自智能制造、自动驾驶、服务机器人等领域的50余位企业高管、技术专家和产业投资人参会，共同探讨物理AI时代的技术演进路径与商业落地策略。

　　大模型开启具身智能新篇章

　　火山引擎副总裁张鑫在会上指出，随着技术红利与人工智能的快速发展，我们正在经历从感知AI、生成式AI到物理AI的演进历程。"2025年是智能体落地的元年，具身智能作为AI技术联通机器人进入真实物理世界的重要载体，正在成为行业关注的焦点。"

　　数据显示，生成式人工智能支出在2024年较2023年增长了6倍以上，其中垂直AI领域更是实现了12倍的增长，充分印证了大模型产业落地的加速趋势。

　　从技术演进角度看，具身智能正在经历从Robot 1.0到Robot 3.0的跨越式发展。当前的Robot 3.0阶段，大模型与机器人的融合有望对感知、决策、控制的整体系统能力带来全面重构。以谷歌的RT-2和Figure发布的大模型加持机器人为例，端到端神经网络已经能够让机器人理解并执行人类指令，实现真正的人机对话交互。

　　多模态数据湖：破解具身智能数据难题

　　火山引擎数智平台产品总监王彦辉深入剖析了具身智能发展面临的数据挑战。"数据异构性、高质量数据获取困难、奖励信号难度量以及缺乏专业数据基础设施，是当前具身智能领域普遍面临的痛点。"

　　为解决这些挑战，火山引擎推出了专为AI设计的多模态数据湖解决方案。该方案通过统一数据采集框架、建立时序对齐机制、高质量数据仿真等技术手段，构建起一套完整的数据处理和管理体系。同时，通过与NVIDIA合作集成NeMo Curator等工具，实现了端到端的GPU加速处理能力。

　　在智能驾驶领域的实际应用中，该方案已经取得显著成效。某国内头部智驾公司通过采用LAS Lance + EMR Ray技术架构，成功解决了车端数据管理的诸多难题：将模型训练速度提升1.5倍，GPU资源利用率从30%提升至95%，整体成本降至原来的四分之一。特别是EMR Ray支持的单卡并发模式，让单张GPU可同时支持多个推理模型，充分释放了计算资源的潜力。

　　火山引擎的多模态数据湖解决方案具备四大核心优势：支持主流AI框架的无缝对接、多模态数据的统一管理与融合、从数据回流到训练的一站式处理流程，以及基于开源组件的企业级服务能力。这些技术特性为具身智能在各行业的规模化应用奠定了坚实基础。

　　构建具身智能生态系统

　　张鑫强调，推动具身智能发展不仅需要技术创新，更需要组织层面的变革。"企业需要培养创意涌现力、敏捷迭代力和孵化支撑力，让组织能够快速验证想法、达到预期效果，并将批量AI设想变成现实。"

　　展望未来，火山引擎将继续深化与生态伙伴的合作，通过大模型技术和多模态数据湖基础设施的双轮驱动，为具身智能产业提供更加完善的技术支撑。从机器人到自动驾驶，从智能制造到仿真应用，具身智能正在迎来前所未有的发展机遇。

　　本次研讨会的成功举办，不仅展示了火山引擎在大模型和数据基建领域的技术实力，更为产业界搭建了一个深度交流与合作的平台，共同推动具身智能从实验室走向千行百业，开启智能新时代。