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　　【1xbet國際官網(wǎng)科技消息】近日，前華為“天才少年”、墨奇智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO黃青虬在接受媒體采訪時表示，在具身智能領域，數(shù)據(jù)工程的優(yōu)先級應高于模型架構創(chuàng)新。他強調(diào)：“假設數(shù)據(jù)質(zhì)量無限高，再簡單的模型也能訓出很好的結果。”

　　黃青虬于2020年以華為第二屆“天才少年”身份加入華為車BU，擔任自動駕駛AI部門負責人。在華為期間，他主導攻克了激光感知、感知融合系統(tǒng)的AI化，并在ADS 4.0階段推動整個輔助駕駛系統(tǒng)的AI化。此外，他帶領團隊從零搭建了華為自動駕駛數(shù)據(jù)工程體系，該體系在ADS 2.0時期啟動，至3.0階段已較為成型，到4.0時代已能服務整個端到端系統(tǒng)。

　　基于這段經(jīng)歷，黃青虬為墨奇智能設計了一套完整的數(shù)據(jù)飛輪系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，墨奇自研了輕便的穿戴式設備，在酒店及商住公寓等商用場景雇傭保潔人員進行數(shù)據(jù)采集。采集后的數(shù)據(jù)需經(jīng)過嚴格的質(zhì)量篩選、歸類、自動標注，最終用于模型訓練，并輔以多道防線進行規(guī)模化評測，評測不佳的場景將重新采集。

　　黃青虬認為，數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)包含上千個模塊，細節(jié)決定差距。他以智駕領域的“重定位”為例，指出要實現(xiàn)厘米級定位精度并非易事，而此類細節(jié)正是各家公司拉開差距的關鍵。

　　在模型技術路線上，黃青虬表示不愿為模型貼上世界模型或VLA（視覺語言動作模型）標簽。他認為核心應關注兩點：輸入輸出內(nèi)容以及是否遵循端到端訓練范式。他透露，墨奇智能的模型發(fā)展分三階段推進，目前正基于開源模型進行預訓練，預計今年年底積累足夠數(shù)據(jù)后，將從零開始訓練原生具身模型。

　　商業(yè)化方面，墨奇智能選擇酒店和商住公寓作為切入點。黃青虬解釋，工業(yè)與物流場景任務過于垂直，難以訓練出泛化能力強的模型，而家庭場景現(xiàn)階段受限于能力與隱私問題。他計劃今年下半年啟動酒店場景的概念驗證，跑通單店模型后逐步推進規(guī)模化落地。

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