,华纳公司客服中心:用心服务,助力客户无忧体验
,给机器人装大脑的星海图,为何下场干起了物理世界采数的苦活?,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下。
恩施州建始县、衡阳市衡山县、咸阳市兴平市、陇南市成县、琼海市长坡镇、大兴安岭地区呼玛县、聊城市东阿县、四平市铁西区、大连市瓦房店市、安庆市望江县、韶关市翁源县、重庆市奉节县、宁德市霞浦县、广西梧州市岑溪市、内蒙古兴安盟阿尔山市、铜陵市义安区、蚌埠市蚌山区
6 月 16 日,具身智能企业星海图在全球开发者大会上披露了其最新的技术路线与商业规划 。在此次大会上,星海图首秀了双足人形机器人 Kengo(行客),发布并开源新一代 VLA 基础模型 G0.5,并联合北京亦庄等国资平台揭牌成立数据公司 " 亦数智能 ",正式启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 " 。而随着 Kengo 发布,星海图也成为中国唯一同时拥有模型与本体的具身智能企业。当具身智能赛道逐渐度过早期的形态展示阶段,产业焦点正向底层商业逻辑和真实的场景落地转移 。星海图 CEO 高继扬基于行业变化,也对星海图进行了重新定位。在高继扬看来,第一,星海图是一家具身大脑企业,以基础模型的预训练为核心;第二,它是软硬结合的公司,创业之初就坚持自己做整机,动力单元已有 80% 自研或产业链共研;第三,它是国内最早、也最坚定押注真实数据的公司。 01 物理 Token 的价值转移在本次大会上,星海图自研的双足人形机器人 Kengo 正式亮相。从硬件规格上看,为保障系统的绝对同步性,Kengo 在关节模组上采用了研发难度极高的整机 EC 通信架构。然而,即便在自研硬件上投入颇多,星海图对其商业定位却有着异常清醒的界限划分。高继扬在采访中对华尔街见闻等指出," 整机和供应链是一个有限游戏,智能和应用才是无限游戏。"高继扬补充," 如果不玩好前面的有限游戏,是没机会玩好后面无限游戏的,我们花很多时间和精力去做自己的整机和供应链,目的还是为了做后面的智能和应用,这是真正的目的。"这背后有一笔严格的底层账本,在发达国家市场,一个劳动力一年的综合成本约为 4 万至 5 万美元。如果硬件成本降至 1 万美元,并设定一年的投资回本周期,中间便会释放出 3 万至 4 万美元的差价空间。这 3 万多美元的商业溢价,就是实体产业愿意为智能,即设备独立完成生产力岗位的能力,支付的对价。这也是星海图将内部研发资源向智能算法绝对倾斜的根本动因。基于这套 " 有限游戏 " 与 " 无限游戏 " 的辩证关系,星海图为具身智能规划了三个严密的商业演进阶段。第一阶段是当前的整机销售,主要面向科教研开发者与展演娱乐市场。高继扬坦言,在这一阶段盲目追求销量的绝对第一不仅没有意义,过度开拓尚未成熟的生产力场景反而会沦为企业的负债。第二阶段,随着机器智商的提升,行业将迈入面向生产力场景的方案订阅。而最终的第三阶段,具身智能将彻底切入物理世界 Token 销售,即像今天购买云计算算力一样,按机器在物理世界产生的实际操作量进行计费。为了支撑这种商业跨越,星海图在技术架构上提出了本能智能、作业智能与进化智能的 " 三重跃迁 "。同时,针对行业内关于 VLA 与世界模型的路线分歧,星海图给出了融合的解法,即两者并非对立,其底层都是将多模态数据转化为 Token,并通过 Transformer 进行编码。在实际落地中,以模仿学习为主线的作业智能,如本次发布的 G0.5 模型,将主要应用于轮式双臂机器人,解决高精度的任务执行;而以强化学习为主线的本能智能则优先匹配 Kengo 等双足设备,解决复杂地形的全身运动控制。两者最终将在非结构化空间中走向融合,共同拼图具身大脑的完整能力。 02 数据成为关键具身智能当前的核心痛点是真实数据的极度匮乏。基础模型搭建好后,要让机器人应对复杂的现实场景,行业必须在动作、操作对象、场景和机器本体这四个维度上,积累海量的真实物理数据。高继扬指出,目前星海图在预训练阶段基本不使用仿真数据,因为只有真实数据能最高效地解决泛化性问题。但这引出了具身智能区别于大语言模型的最核心痛点是 LLM 的数据 99% 是公开可得的网络文本,而具身智能需要的数据 99% 是分散在各行各业的私有物理数据。这决定了具身智能的数据获取是一项无法投机取巧的重资产苦活。在大会上,星海图宣布联合北京亦庄控股、亦庄机器人公司和亦庄国投,共同揭牌成立数据公司 " 亦数智能 ",并启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 "。结合一线运营数据,高继扬向外界拆解了这笔 " 苦活 " 的成本结构。按真实物理场景计算,以人为主的采集成本约为每小时 50 至 100 元;包含设备折旧的遥控操作采集则高达 250 元 / 小时。综合市场均价,完成 100 万小时数据采集的直接资金成本高达 1 亿至 2 亿元人民币。在具体执行上,星海图将采用针对特定工业场景的外包采集与利用穿戴设备日常作业的众包伴随式采集双轨并行的方式,以期在三年内将数据规模推向千万小时。这仅是智能总成本的冰山一角。具身智能领域存在一个严酷的 "1:10 定律 ",即投入 1 元钱采集数据,至少需要配套 10 元钱的算力成本进行训练。面对如此高昂的支出,星海图的财务策略是拥抱 AI 特有的 Scaling Law。高继扬表示,数据与算力的资金消耗不是线性增长,而是按 "1、5、20、100" 的指数级膨胀。因此,传统的风险投资匀速放款模型在此彻底失效;企业必须在资本上行期尽可能多地储备资金,同时严格遵守技术进阶的规律来规划支出节奏。随着物理世界数据采集规模的爆发,生态协同与安全合规成为无法绕开的命题。为此,星海图联合凯辉基金发起了面向具身智能早期投资的产业基金 " 星途计划 ",以扶持初创团队,并与蚂蚁数科、百度智能云等 15 家企业成立数据生态联盟,试图打通从数据采集到应用的完整闭环。近日技术小组通报核心进展,,华纳公司客服中心:用心服务,助力客户无忧体验,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:
洛阳市涧西区、乐山市市中区 ,忻州市代县、广西柳州市柳城县、昌江黎族自治县乌烈镇、甘南卓尼县、漳州市平和县、佳木斯市抚远市、屯昌县坡心镇、毕节市赫章县、济南市历下区、昭通市永善县、周口市商水县、沈阳市法库县、屯昌县坡心镇、中山市南头镇、锦州市凌河区 、宁波市海曙区、滨州市惠民县、泰州市姜堰区、韶关市浈江区、葫芦岛市南票区、黔西南望谟县、汕头市金平区、东营市东营区、襄阳市南漳县、重庆市巫溪县、海南贵德县、长治市上党区、张家界市桑植县、阿坝藏族羌族自治州茂县
全球服务区域: 东方市板桥镇、聊城市临清市 、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、鹤岗市兴安区、北京市朝阳区、扬州市邗江区、怀化市芷江侗族自治县、内蒙古通辽市扎鲁特旗、绍兴市柯桥区、梅州市蕉岭县、潮州市潮安区、内蒙古赤峰市翁牛特旗、安庆市太湖县、牡丹江市爱民区、新乡市牧野区、中山市小榄镇、内蒙古巴彦淖尔市五原县 、张家界市武陵源区、广西崇左市宁明县、聊城市东阿县、襄阳市襄城区、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗
快速响应维修热线,,华纳公司客服中心:用心服务,助力客户无忧体验,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:
全国服务区域: 吉安市遂川县、宁夏银川市灵武市 、荆门市东宝区、杭州市富阳区、内蒙古呼伦贝尔市额尔古纳市、辽阳市文圣区、云浮市新兴县、雅安市芦山县、天津市西青区、宿州市埇桥区、广西南宁市邕宁区、东莞市塘厦镇、海北祁连县、昭通市威信县、楚雄大姚县、滨州市惠民县、重庆市云阳县 、牡丹江市西安区、双鸭山市集贤县、佳木斯市向阳区、运城市垣曲县、南充市南部县、宜宾市长宁县、温州市永嘉县、咸阳市旬邑县、徐州市睢宁县、北京市通州区、郴州市临武县、忻州市原平市、白沙黎族自治县金波乡、嘉峪关市峪泉镇、吉安市峡江县、洛阳市宜阳县、梅州市大埔县、广州市从化区、随州市广水市、牡丹江市阳明区、四平市伊通满族自治县、宁德市霞浦县、北京市通州区、南京市建邺区
专家在线诊断专线:,华纳公司客服中心:用心服务,助力客户无忧体验
华纳公司作为一家具有丰富行业经验和广泛业务范围的知名企业,始终坚持以客户为中心的服务理念。为了更好地满足客户需求,华纳公司设立了专业的客服中心,为全球客户提供全方位、高效、便捷的服务。本文将为您详细介绍华纳公司客服中心的服务内容、优势以及客户体验。 一、服务内容 1. 产品咨询:华纳公司客服中心提供全面的产品咨询,包括产品性能、技术参数、使用方法等,帮助客户了解产品特点,解决选购疑问。 2. 技术支持:针对客户在使用过程中遇到的问题,客服中心提供远程或现场技术支持,确保客户能够顺利解决问题。 3. 售后服务:华纳公司客服中心负责处理客户的售后服务请求,包括产品维修、更换、退换货等,确保客户权益得到保障。 4. 售前咨询:客户在购买前如有疑问,客服中心将提供详细解答,协助客户选择最合适的产品。 5. 市场活动:华纳公司客服中心及时传达各类市场活动信息,让客户不错过任何优惠。 二、服务优势 1. 专业团队:华纳公司客服中心拥有一支经验丰富、技能精湛的客服团队,能够为客户提供高效、专业的服务。 2. 全天候服务:客服中心实行7×24小时在线服务,确保客户在任何时间都能得到及时响应。 3. 多语言支持:客服中心提供多语言服务,满足不同国家和地区客户的需求。 4. 个性化服务:根据客户需求,客服中心提供定制化的解决方案,让客户享受专属服务。 5. 良好的口碑:华纳公司客服中心以优质的服务赢得了广大客户的信赖和好评。 三、客户体验 1. 简便快捷:客户可通过电话、邮件、在线客服等多种方式与客服中心取得联系,方便快捷。 2. 温馨氛围:客服中心工作人员以热情、耐心的态度对待每一位客户,营造温馨的服务氛围。 3. 保密性:客服中心严格遵守客户隐私保护政策,确保客户信息安全。 4. 成长空间:客服中心为员工提供良好的培训和发展平台,助力员工不断成长。 总之,华纳公司客服中心始终致力于为客户提供优质、高效的服务,助力客户无忧体验。在未来的日子里,华纳公司将继续优化服务内容,提升服务水平,为客户创造更多价值。
6 月 16 日,具身智能企业星海图在全球开发者大会上披露了其最新的技术路线与商业规划 。在此次大会上,星海图首秀了双足人形机器人 Kengo(行客),发布并开源新一代 VLA 基础模型 G0.5,并联合北京亦庄等国资平台揭牌成立数据公司 " 亦数智能 ",正式启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 " 。而随着 Kengo 发布,星海图也成为中国唯一同时拥有模型与本体的具身智能企业。当具身智能赛道逐渐度过早期的形态展示阶段,产业焦点正向底层商业逻辑和真实的场景落地转移 。星海图 CEO 高继扬基于行业变化,也对星海图进行了重新定位。在高继扬看来,第一,星海图是一家具身大脑企业,以基础模型的预训练为核心;第二,它是软硬结合的公司,创业之初就坚持自己做整机,动力单元已有 80% 自研或产业链共研;第三,它是国内最早、也最坚定押注真实数据的公司。 01 物理 Token 的价值转移在本次大会上,星海图自研的双足人形机器人 Kengo 正式亮相。从硬件规格上看,为保障系统的绝对同步性,Kengo 在关节模组上采用了研发难度极高的整机 EC 通信架构。然而,即便在自研硬件上投入颇多,星海图对其商业定位却有着异常清醒的界限划分。高继扬在采访中对华尔街见闻等指出," 整机和供应链是一个有限游戏,智能和应用才是无限游戏。"高继扬补充," 如果不玩好前面的有限游戏,是没机会玩好后面无限游戏的,我们花很多时间和精力去做自己的整机和供应链,目的还是为了做后面的智能和应用,这是真正的目的。"这背后有一笔严格的底层账本,在发达国家市场,一个劳动力一年的综合成本约为 4 万至 5 万美元。如果硬件成本降至 1 万美元,并设定一年的投资回本周期,中间便会释放出 3 万至 4 万美元的差价空间。这 3 万多美元的商业溢价,就是实体产业愿意为智能,即设备独立完成生产力岗位的能力,支付的对价。这也是星海图将内部研发资源向智能算法绝对倾斜的根本动因。基于这套 " 有限游戏 " 与 " 无限游戏 " 的辩证关系,星海图为具身智能规划了三个严密的商业演进阶段。第一阶段是当前的整机销售,主要面向科教研开发者与展演娱乐市场。高继扬坦言,在这一阶段盲目追求销量的绝对第一不仅没有意义,过度开拓尚未成熟的生产力场景反而会沦为企业的负债。第二阶段,随着机器智商的提升,行业将迈入面向生产力场景的方案订阅。而最终的第三阶段,具身智能将彻底切入物理世界 Token 销售,即像今天购买云计算算力一样,按机器在物理世界产生的实际操作量进行计费。为了支撑这种商业跨越,星海图在技术架构上提出了本能智能、作业智能与进化智能的 " 三重跃迁 "。同时,针对行业内关于 VLA 与世界模型的路线分歧,星海图给出了融合的解法,即两者并非对立,其底层都是将多模态数据转化为 Token,并通过 Transformer 进行编码。在实际落地中,以模仿学习为主线的作业智能,如本次发布的 G0.5 模型,将主要应用于轮式双臂机器人,解决高精度的任务执行;而以强化学习为主线的本能智能则优先匹配 Kengo 等双足设备,解决复杂地形的全身运动控制。两者最终将在非结构化空间中走向融合,共同拼图具身大脑的完整能力。 02 数据成为关键具身智能当前的核心痛点是真实数据的极度匮乏。基础模型搭建好后,要让机器人应对复杂的现实场景,行业必须在动作、操作对象、场景和机器本体这四个维度上,积累海量的真实物理数据。高继扬指出,目前星海图在预训练阶段基本不使用仿真数据,因为只有真实数据能最高效地解决泛化性问题。但这引出了具身智能区别于大语言模型的最核心痛点是 LLM 的数据 99% 是公开可得的网络文本,而具身智能需要的数据 99% 是分散在各行各业的私有物理数据。这决定了具身智能的数据获取是一项无法投机取巧的重资产苦活。在大会上,星海图宣布联合北京亦庄控股、亦庄机器人公司和亦庄国投,共同揭牌成立数据公司 " 亦数智能 ",并启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 "。结合一线运营数据,高继扬向外界拆解了这笔 " 苦活 " 的成本结构。按真实物理场景计算,以人为主的采集成本约为每小时 50 至 100 元;包含设备折旧的遥控操作采集则高达 250 元 / 小时。综合市场均价,完成 100 万小时数据采集的直接资金成本高达 1 亿至 2 亿元人民币。在具体执行上,星海图将采用针对特定工业场景的外包采集与利用穿戴设备日常作业的众包伴随式采集双轨并行的方式,以期在三年内将数据规模推向千万小时。这仅是智能总成本的冰山一角。具身智能领域存在一个严酷的 "1:10 定律 ",即投入 1 元钱采集数据,至少需要配套 10 元钱的算力成本进行训练。面对如此高昂的支出,星海图的财务策略是拥抱 AI 特有的 Scaling Law。高继扬表示,数据与算力的资金消耗不是线性增长,而是按 "1、5、20、100" 的指数级膨胀。因此,传统的风险投资匀速放款模型在此彻底失效;企业必须在资本上行期尽可能多地储备资金,同时严格遵守技术进阶的规律来规划支出节奏。随着物理世界数据采集规模的爆发,生态协同与安全合规成为无法绕开的命题。为此,星海图联合凯辉基金发起了面向具身智能早期投资的产业基金 " 星途计划 ",以扶持初创团队,并与蚂蚁数科、百度智能云等 15 家企业成立数据生态联盟,试图打通从数据采集到应用的完整闭环。
文章点评