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新闻列表

2026-09-05

智能营销大数据：从流量捕获到行为预测的范式跃迁

流量池的「暗物质」：当用户行为成为可编程变量很多人以为智能营销的本质是精准投放，其实不然——真正的战场在于对用户行为数据流的实时解构与预测性干预。根据IDC 2023年Q3报告，全球营销科技支出中，行为预测模型占比已达47%，远超传统DMP（数据管理平台）的23%。这一数据背后，是营销从「流量采买」向「行为工程」的底层逻辑转变。案例：2023年F1新加坡站赛事营销的「时空折叠」实验在滨海湾赛道这一...

2026-09-04

睿尔曼IPO关键期生变！北京首个人形机器人数据训练中心停运，曾高调宣称打造具身智能训练场“中国方案”

来源：第一机器人近日，北京睿尔曼智能科技股份有限公司（以下简称“睿尔曼”）正式启动A股上市进程。据证监会官网披露，公司已与国泰海通证券签署《首次公开发行股票并上市辅导协议》，拟在深圳证券交易所创业板上市。辅导期自2026年8月启动。然而，就在上市辅导启动后不久，北京首个人形机器人数据训练中心被曝已于近日正式停止运营。该中心位于北京石景山区首钢园，于2025年3月揭牌，占地面积达3000...

2026-09-04

机器人有身体，缺大脑？数据是具身智能的新石油！

（来源：迪哥看财经投资者私享会）张荫先是公募基金里少见的产业出身选手：华南理工大学车辆工程硕士，做过整车开发和卖方汽车研究员，2018年加入平安基金覆盖机械研究，2023年10月起管理机器人主题基金平安先进制造，2024年12月底又接管价值风格的全市场基金平安研究智选。一只高波动成长主题，一只求稳价值组合，体系是否有矛盾？近日的一场内部交流会上，张荫先给出了答案：底...

2026-09-04

AI智能与大数据：从数据洪流到决策引擎的底层逻辑

数据不是石油，而是神经网络的氧气很多人以为，AI智能与大数据的关系是“数据驱动算法”，其实不然。在真实的工业场景中，数据是算法的生存环境，而非燃料。以自动驾驶领域为例，Waymo在凤凰城开展的RoboTaxi测试中，其L4级系统每行驶1英里需处理4TB原始传感器数据，但真正输入决策模型的不足0.01%。这揭示一个关键事实：大数据的价值不在于体量，而在于能否通过特征工程构建出符合模型认知维度的决策空...

2026-09-04

北京人形数据基地下载量破2000万，基地负责人夏华林：未来具身智能最核心的竞争点是数据飞轮

新浪科技讯 9月3日晚间消息，今日，北京人形机器人创新中心具身智能数据与训练基地开放。基地负责人夏华林交流时表示，具身智能领域未来最核心的竞争点不是本体或算法，而是数据飞轮。 “我以前是做自动驾驶出身的。自动驾驶那么快落地最大的点不在于车，也不在于大模型算法——这些都已经成熟了，最需要的就是数据。”夏华林指出，“这个数据飞轮后面在具身领域最卷，比本体或算法更重要。” 据介绍，北京人形机器人...

2026-09-04

百亿小时数据缺口催生具身智能数据采集新职业

转自：北京日报客户端炒菜洗碗、擦桌叠衣、商超理货、酒店清洁、农田忙碌……普通人的居家和工作日常，正成为训练机器人的珍贵“教材”。随着具身智能浪潮加速到来，机器人想要看懂世界、学会人类的各类实操动作，离不开海量真实场景下的行为数据，由此，具身智能数据采集员这一全新灵活职业悄然走红。新职业为大量普通群体打开灵活就业新窗口，但行业尚处于起步阶段，设备体验参差不齐、薪资待遇落差明显等现实问题也随之浮出水面...

2026-09-04

具身智能存巨大数据缺口：谁来采，谁在买？

界面新闻记者 | 徐美慧界面新闻编辑 | 文姝琪机器人的下一场竞争，越来越绕不开数据。中国信通院人工智能研究所等今年8月发布的《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，截至2026年6月底，国内已建成启用超70家具身智能训练场，另有46家在建或规划。训练场越建越多，但一个基础问题仍没有解决：什么样的数据真正有用，又怎么把规模做起来？近日，由智元机器人孵化的觅蜂科技宣布其第2万套MEgo无本体数...

2026-09-04

奥比中光董事长黄源浩：数据基础设施决定具身智能产业上限

来源：上海证券报·中国证券网上证报中国证券网讯（记者李雁争）“所有的智能都是数据催生的，模型乘以数据等于智能。”奥比中光创始人、董事长兼CEO黄源浩近日接受上海证券报记者专访表示，当前具身智能领域最紧迫的问题，是数据没有标准——不同机型采集的数据互不通用，视场角、帧率、与触觉的同步精度各不相同，大量数据还存在丢帧问题。“很多原来做采集设备的公司自己做硬件，后面都来找我们，因为他们自己的硬件做得不...

2026-09-03

数据智能的底层逻辑：从特征工程到动态博弈的范式迁移

数据智能的底层逻辑：从特征工程到动态博弈的范式迁移很多人以为大数据人工智能的核心是算法迭代，其实不然——在工业级应用场景中，真正决定系统效能上限的是特征工程与动态博弈的耦合机制。以某头部电商平台2023年双11的实时定价系统为例，其底层逻辑并非单纯依赖深度学习模型，而是通过构建包含127个维度的动态特征矩阵，结合博弈论中的纳什均衡推导，实现了对竞争对手定价策略的实时反制。特征工程的范式突破传统特征...

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