UT Austin朱玉可：人形机器人的数据困局怎么破？答案藏在「数据海绵」里 ｜ICRA 2026

2026年6月3日，在ICRA 2026大会的主题演讲环节，德克萨斯大学奥斯汀分校副教授、NVIDIA GEAR团队负责人朱玉可（Yuke Zhu）发表了关于人形机器人基础模型的最新演讲。他在演讲中系统性地拆解了当前人形机器人面临的最大瓶颈——数据，并提出了以“数据金字塔”为框架、以“世界模型”为引擎的规模化路径。 朱玉可指出，人形机器人正在进入一个全新的加速阶段：硬件日益成熟，学习算法和基础模型的规模化也在快速推进。但真正制约这一领域从Demo走向大规模部署的，仍然是数据。真实机器人数据质量最高但极其稀缺，仿真数据可以无限生成但存在仿真到真实的鸿沟。 为此，他提出了一个三层数据金字塔策略： 底层是海量但被动的互联网人类视频数据，中层是可无限生成的合成数据，顶层是真实机器人数据。