初创企业General Intuition近期完成3.2亿美元融资，公司CEO Pim de Witt公开表示，相比公开互联网的零散非结构化数据，视频游戏生成的高保真结构化数据更适合训练面向物理场景的实体AI与机器人系统，该技术路径有望大幅降低实体AI训练成本，为机器人规模化商用提供新的可能性。
过去几年大语言模型的爆发，让公开互联网的文本、图像、视频数据价值被挖掘到极致，但当AI技术开始从数字世界向物理场景渗透，实体AI、服务机器人等品类的训练数据缺口正在快速拉大。目前行业主流的训练数据来源主要分为两类：一类是真实场景采集数据，不仅采集成本高、样本量有限，还很难覆盖极端小概率场景；另一类是传统仿真数据，物理还原度不足，训练出的模型往往很难适配真实环境。
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