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数据、模型、算力越来越难分开，Data+AI 基础设施怎么进化？
雷达摘要
一个具身智能的数据版本，从采集完成到真正进入下一轮模型训练，可能需要两周，甚至一个月。 在今年的云栖大会上，穹彻智能首席科学家吕峻用这样一个时间尺度，描述了具身智能数据链路的复杂程度。视频、点云持续产生，数据从采集开始，还要经历预处理、质检、标注等多个环节，一条链路中可能发生十几次甚至数十次数据调用。存储、计算与模型资源能否被高效调度，最终都会体现在模型迭代的速度上。 这让今天的 AI 基础设施面对了一个和大模型早期很不一样的问题。 过去几年，行业大量讨论 GPU 数量、集群规模、训练速度和推理成本，基础设施的中心几乎始终是模型。数据更像模型训练之前已经准备好的原料：清洗、入库、训练，整个过程相对清楚。 AI 开始进入真实世界以后，这个前提正在消失。 机器人每执行一次任务，都可能产生新的视频、点云、动作轨迹和…
为什么值得关注
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分类：ecommerce
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