專題：2026 Inclusion·外灘大會

2026 Inclusion·外灘大會於2026年9月9日至12日在上海黃浦世博園區舉行，本屆大會以「共創AI新經濟」為主題。

　　自變量機器人創始人兼首席執行官王潛表示，一直有一個觀點，智能本體存在於數據之中。

　　他指出，模型一部分能力來自評估環節；模型本身，訓練階段是蒸餾器，部署階段則是容器。想要打造前沿 AI 系統，模型本身的權重佔比已經很小。

　　近年語言模型版本迭代帶來的提升，一部分來自模型規模擴大，但更多源於質量持續變好的數據。 做語言模型時，我們絕大多數時間都投入在數據生產、篩選、驗證、標註上，正是數據層面的工作，推動 AI 系統效果持續進步。

　　我們能看到，代碼能力最先被攻克，就是因為代碼數據最容易生成、最容易驗證；隨後是數學；現在延伸到 3D、視頻生成。3D 和視頻生成雖然驗證難度更高，但相對便於標註，行業基本沿着這個順序推進。

　　問題隨之而來：如果 OpenAI 或者 Anthropic 要做具身智能，它是否也需要和我們一樣的數據底座、驗證基礎設施，需要在現實世界採集數據、搭建仿真器、構建世界模型，還需要在真實環境做評估、對接硬件？如果這些環節一個都繞不開，那在我看來，它本質上也只是另一傢俱身智能公司。 基礎模型的優勢，並不能降低這些工程難題的難度。

　　反而，深耕具身智能賽道的企業會具備實質優勢，智能能力的天花板、迭代速度不會因為對方擁有基礎大模型就獲得顯著提升。

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