人形機器人距離真正走入現實世界，需要跨過一道關鍵門檻：資料。 過去幾年，AI機器人公司Figure一直試圖打造通用人形機器人智能系統。其推出機器人基礎模型Helix，希望讓機器人具備類似人類的視覺理解、任務規劃和動作執行能力，並逐漸從實驗室走向家庭、工廠和商業環境。 但隨著模型能力不斷提升，一個越來越明顯的問題浮現出來：機器人缺少足夠多的現實世界經驗。 對於大語言模型而言，網際網路提供了海量文字作為學習材料。但機器人面對的是物理世界，需要理解人與物體、環境之間複雜的互動關係。這些能力無法僅靠文字和模擬環境獲得，而需要大量真實世界中的人類行為資料。