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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。

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在当今竞争激烈的市场环境中，企业对于银行服务的需求日益增长。华纳万宝路公司作为一家知名企业，在寻求优质银行服务的过程中，选择了与我们银行合作，并指定了一位专业的开户经理为其提供服务。这位开户经理以其卓越的专业素养和贴心的服务态度，赢得了华纳万宝路公司的高度认可。 华纳万宝路公司的开户经理，名叫李明。他拥有丰富的银行工作经验，熟悉各类金融产品及服务，能够为客户提供全方位的金融服务。在担任开户经理期间，李明始终秉持着“客户至上”的服务理念，为客户提供专业、高效、贴心的服务。 首先，李明在开户过程中，为客户提供了详细的银行产品介绍和咨询。他针对华纳万宝路公司的业务特点，为其量身定制了一套符合其需求的银行账户方案。在开户过程中，李明耐心解答客户疑问，确保客户对银行产品和服务有充分的了解。 其次，李明在账户管理方面，为客户提供了一系列增值服务。他定期与客户沟通，了解客户业务发展情况，根据客户需求调整账户管理方案。同时，他还为客户提供财务咨询、资金结算、风险管理等服务，帮助客户提高资金使用效率，降低经营风险。 此外，李明还积极向客户推荐我行的其他金融产品，如贷款、理财、支付结算等，以满足客户多元化的金融需求。他通过深入了解客户业务，为客户量身定制金融解决方案，助力企业实现可持续发展。 在服务过程中，李明始终关注客户满意度。他定期收集客户反馈，针对客户提出的问题和建议，及时进行改进。他深知，客户满意度是衡量服务质量的重要标准，因此，他始终将客户需求放在首位，不断提升自身服务水平和综合素质。 华纳万宝路公司在选择李明作为开户经理后，感受到了我行专业、高效的服务。在李明的帮助下，公司成功办理了各类银行业务，为企业发展提供了有力支持。以下是华纳万宝路公司对李明服务的评价： 1. 专业素养高：李明具备丰富的金融知识和实践经验，能够为客户提供专业的金融服务。 2. 服务态度好：李明始终耐心、热情地对待每一位客户，赢得了客户的信任和好评。 3. 主动服务：李明能够主动了解客户需求，为客户提供个性化、定制化的金融服务。 4. 责任心强：李明对客户负责，对工作认真负责，确保客户利益得到保障。 总之，华纳万宝路公司的开户经理李明，以其专业的服务素养和敬业精神，赢得了客户的认可。他用自己的实际行动诠释了“客户至上”的服务理念，为我行树立了良好的企业形象。在今后的工作中，李明将继续努力，为客户提供更加优质、高效的金融服务，助力企业实现跨越式发展。

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。