在具身智能飞速迭代的今天，数据早已成为机器人从实验室走向真实场景的核心命脉。而 “高质量数据” 更是横在技术落地前的关键门槛。前面两期已经探讨了关于具身智能数据低质量的挑战和本体厂商面对数据采集的困境，这期直播主要谈的是如何应对挑战：具身智能大模型怎么提升具身智能产品的能力？场景应用落地如何反哺产品研发？
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1 往期干货回顾

「全球具身盘点」有哪些高质量具身智能数据集？（点击回顾）
具身智能数据“垃圾之谜”，解谜金句奉上！（点击回顾）
破局之路：从数据采集到标准统一，具身智能的产业化征程（点击回顾）

2 直播核心议题早知道

技术层面，AI 大模型、自动化标注工具、边缘计算等技术，如何提升具身智能产品质量？目前有没有已经落地的成功技术方案？针对数据标注标准不统一的问题，企业、科研机构和行业协会应该如何协同发力？制定统一标准需要遵循哪些原则？从企业自身角度出发，如何平衡成本与质量？上下游企业之间应该如何构建高质量的具身智能协同生态？
这些都是具身智能无法避开的议题，也是开发者们正在面对的难题。
本周四，12月 4 日晚 7：00，#域言 栏目将带您与知名具身智能企业的专家们共同探讨。
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3 系列直播预告

从算法到实体，陪跑开发者成长全周期

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