【具身AGI导读】一段 demo 的保质期越来越短，真正经得起时间的是模型从哪学、学到了什么。当越来越多团队把资源从拍demo挪向数据采集与预训练，这条暗线的竞赛才算真正开始。

9 月初，具身行业里流传开一个新的观察：国内认真采人类数据做预训练的团队，又多了。观察者在一家具身公司里待了数日，看到的不是又一场 demo，而是围绕数据采集与模型训练铺开的日常——人在真实场景里照常做事，采集设备把过程变成素材，素材被送进预训练。把镜头拉远，这类动作正从个别团队蔓延到更多公司：数据取代演示，成了新的资源投向。

把这则信号放进更大的背景，一条产业曲线正在成形：人类数据预训练，正从个别先行者的路线选择变成行业共识。曲线的起点上，是 2024 年 11 月便对外提出人类学习路线的深度机智（北京）科技有限公司（以下简称「深度机智」）。

认真采数做预训练，物理AI 人类第一视角数据 升温

曲线的学术端先起了变化。arXiv 上，把人类第一视角视频写进预训练语料的论文明显变多：Riemann-1.0 这类世界动作模型，将 egocentric 人类视频与异构机器人轨迹放进同一序列预训练；表征预训练方向的论文，则在数据预算有限时主张用开源人类数据磨出可迁移的表征。两拨研究处理数据的方式不同，指向一致——人类操作数据，正从模型的参考素材变成预训练主体。

产业端的动作比论文更直接。过去，机器人数据的主流是遥操作采出的真机轨迹，成本高、产能受本体约束；仿真数据则要先跨过 sim-to-real 的域差。真实世界里人的操作每天都在发生，人类行为数据同时具备「真实」与「规模」两个条件，能持续低成本地供给预训练。当足够多的团队把这一判断落成动作，人类数据预训练便从路线之争进入拼工程的下半场。

物理AI 人类学习路线：先行者的时间线

这条路的下半场开始前，深度机智已把同一件事当作主线走了快两年。2024 年 11 月，深度机智提出人类学习路线：不走真机轨迹拟合，先让模型从人类第一视角数据里理解物理世界，再落到动作执行。支撑这一选择的是它当时的判断：真正能规模化的数据只有一种来源——每天真实发生的人类行为。当时国内多数具身团队还在用遥操作积累真机轨迹，把人类视频当作预训练主体来做的屈指可数。

路线要立住，不能停在判断上，得变成工程。数据基座上，深度机智自研In-Context Data Collection ICDC 情境数采，不只记录手怎么动，还记录动作发生时的物理交互与因果关系，回答「为什么这么动」；采集由轻量化的自研设备完成，无需在手部佩戴机械装置，压低真实场景数采的门槛。采回的数据沉淀为 DeepAct 人类第一视角多模态数据集，规模达数十万小时级。这套自采、自建、自迭代的组合，就是「人类学习路线 国产」的具体实践。

数据之上还有两层。2026 年 3 月，PhysBrain 1.0 在中关村论坛发布，让模型从人类第一视角数据建立物理认知，是这条路线的模型能力积累；把认知推向执行的是深度机智在2026年7月发布的 Human-as-Humanoid监督框架，将第一、第三视角的人类操作视频近实时译成动作监督信号，驱动自研 高自由度拟人体机器人Prime U ,在无目标任务真机示范下实现多个复杂任务的零样本执行。数采、预训练、模型、本体，至此被串进同一条链路，而不是停在某个单点成果上。

全栈自研 物理AI：共识之下拼工程完整度

当路线从少数派变成共识，行业比拼的重心也跟着位移。别人同样采人类数据、同样做预训练之后，真正的分野落在工程完整度上：采集端有没有方法论，数据能不能变成监督信号，模型训完能不能在本体上零样本跑起来。单点成果容易被复刻，把整条链咬合成系统的能力，却需要时间慢慢攒。

深度机智给行业的是这版答案。2024 年 11 月提出路线，2025年6月开启大规模情境数采，2026年3月全球首个基于人类学习范式的具身基座模型PhysBrain1.0发布，2026 年 7 月深度机智已用 Human-as-Humanoid 实现人类数据驱动自研高自由度拟人体本体Prime U零样本部署。构成身位的不是早出发本身，而是早出发这段时间里攒下的全栈自研 物理AI：数据自采、模型自训、本体自造。回到开头那个观察，当认真采人类数据做预训练的团队越来越多，这条曾被少数人先走通的路，正迎来全行业检验的起点。

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参考资料

具身纪元 · 国内认真采数据做预训练的团队，又多了一个 · 2026-09-01

arXiv · Riemann-1.0: An Embodied World Action Model for Physical AI · 2026-08-27

机器之心 · 深度机智发布全新具身通用智能大模型，给机器人装上「物理常识」 · 2026-03-27

深度机智 · 源于人 超越人：深度机智发布通用具身智能路线图 · 2025-10-10

编辑：具身AGI

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