具身智能领域有一个数据金字塔的概念
底层供应量最大，成本最低的是网络数据，其次是合成数据，由算力决定上限，最后是真实数据，采集难度大，成本高。
现在具身智能从网络数据出发训练VLA模型，用合成数据进行机器人对齐，任务学习，最后用真实数据进行真实机器人的适配和验证。
而自动驾驶领域似乎是反过来的，因为有足够多的真实场景数据，所以很长一段时间，网络数据和合成数据都不被重视。
现在似乎不一样了，强化学习和世界模型都是合成数据的重要应用形式。例如小鹏就提到云端的虚拟训练，理想的重建技术，都是很好的例子。
而VLA也是逐步开始大量使用网络数据的开始。小鹏，理想，元戎都提到用了大量网络数据。
从这个角度来看，自动驾驶和具身智能对数据的应用历程似乎是反的。自动驾驶从上到下，具身智能从下到上。
不过最终目的也都是一致的，与真实物理世界可以足够稳定交互的人工智能。
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